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随着量子机器学习架构的成熟，核心挑战已不再是构建这些系统，而在于识别其相较经典方法具有实际优势的应用场景。该研究团队通过开发以定量量子指标为核心的诊断工具，建立了一个解决强子物理数据驱动问题中模型选择问题的框架。这些工具能够根据数据固有特性，在经典深度神经网络与量子深度神经网络之间进行选择。 通过受控分类与回归研究表明，模型性能差异会随数据复杂度、噪声水平和维度变化呈现系统性趋势。研究人员进一步将这些趋势提炼为预测性判据，并以深度虚拟康普顿散射中康普顿形状因子提取为案例，展示该方法的实用性——量子指标成功识别出量子模型更具优势的运动学区间。这些成果共同为在精密强子物理领域部署量子机器学习工具建立了原则性框架。