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ResQ: A Novel Framework to Implement Residual Neural Networks on Analog Rydberg Atom Quantum Computers

提出 ResQ——首个利用模拟 Rydberg 原子量子计算机的连续时间哈密顿演化来原生实现残差神经网络（ResNet）的框架，通过分段参数化激光脉冲编码输入特征和训练参数，在 MNIST/FashionMNIST/医疗数据集的分类任务上相比同等规模经典模型平均提升50%。