本研究提出了GroverGPT-2模型，旨在解决经典机器学习与模拟量子算法的问题。该模型基于大语言模型，能够处理量子电路表示，提供逻辑结构和可解释性。研究表明，GroverGPT-2有效捕获量子电路的逻辑，为量子计算的教育和研究开辟了新方向。

本研究引入了量子核自注意机制 (QKSAM) 来增强量子机器学习模型在大规模高维量子数据上的效果。通过构建基于 QKSAM 的量子核自注意网络 (QKSAN)，结合了量子核方法 (QKM) 的数据表示优势和自注意机制的高效信息提取能力。研究结果表明，QKSAN 模型在 Pennylane 平台上对 MNIST 图像进行二分类时具有较强的噪声容忍性和学习能力。该研究为未来量子计算机在大数据上进行机器学习提供了基础，并推动了量子自然语言处理等领域的进展。

使用 架构 思维解决以客户为中心的商业问题的创新技术（设计+行政管理）。   架构方面，我们是如何处理？并将设计思维嵌入到这个过程中：   初步阶段： 界定企业的范围 界定并建立一个针对组织的EA框架 阶段A: 定义架构开发周期的范围 创建一个架构愿景 B、C和D阶段： 架构的具体领域定义 阶段E: 架构的跨领域整合 分析解决方案的备选方案...