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本论文基于集体测量框架结合机器学习技术，探索了一种针对双量子比特和量子比特-量子三态系统的纠缠量化高效方法。该研究团队提出了一种自适应测量流程，能够根据先前的测量结果动态调整测量设置，旨在有限测量次数内优化推断精度。该方法利用长短期记忆网络递归处理对研究态的两个副本进行的集体测量。获得的结果表明，与先前描述的非自适应策略相比，这种自适应测量具有显著优势。