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该论文针对在含噪声中等规模量子（NISQ）时代开发可靠且安全的量子神经网络（QNN）提出了一套综合解决方案。该研究团队通过整合现有方法，构建了一个提升QNN效率、安全性和隐私性的统一框架。具体而言，该工作融合了参数高效初始化、残差量子电路连接以及系统化量子架构探索等优化策略，以缓解梯度消失和误差传播等问题。此外，该框架还整合了当前针对对抗性攻击的防御机制。最终采用量子联邦学习（QFL）技术，实现了分布式量子系统中隐私保护的协作训练。这种综合方法旨在增强QNN的鲁棒性和实际应用能力，为金融、医疗和网络安全等领域的量子增强型机器学习应用奠定基础。