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大众汽车公司已开发了一种受量子启发的超参数优化技术和一种用于监督学习的混合量子经典机器学习模型，以用于汽车图像识别领域。大众汽车的测试表明，与深度神经网络ResNet34所使用的标准经典网格搜索方法相比，该方法在定性分析和定量分析上都更具优势。该混合模型在18次迭代后获得了97%的分类准确率，而经典模型在75次迭代后分类准确率为92%。