基于NISQ的量子聚合，提升联邦学习在ADAS领域的抗噪性

这项研究探讨了使用噪声中等规模量子 (NISQ) 计算机来改进用于高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 的联邦学习。 研究侧重于抗噪声能力，这对于在现实世界中实现量子计算至关重要，尤其是在自动驾驶等敏感领域。

• •专注于应用量子计算来改进 ADAS 的联邦学习。
• •解决了 NISQ 计算机中的噪声问题。
• •暗示了通过量子增强学习在自动驾驶方面的潜在进步。