本研究提出两种传输融合框架，以解决量子机器学习中的标签数据稀缺问题。通过对齐目标领域与源领域的数据分布，利用量子信息注入通道有效预测标签，取得了先进的性能。

本文从量子信息的角度出发，系统地探讨了机器学习的监督学习、无监督学习和强化学习三大分支。通过提出一个系统化的方案，解决了强化学习中的量子提升问题，并证明了在限定时间范围内，可以获得学习效率的二次和性能的指数级增强。