l 核心要点：
1. 在单一量子储层上载入多个学习任务
2. 利用遗传算法优化量子储层参数以强化学习效果
l 优势：发现在“小样本”上的显著量子优势，应对不同问题的泛化能力
l 潜在应用：多种时间序列预测任务
原始论文：Sci. Bull. 68, 2321 (2023)
l 核心要点：
1. 在单一量子储层上载入多个学习任务
2. 利用遗传算法优化量子储层参数以强化学习效果
l 优势：发现在“小样本”上的显著量子优势，应对不同问题的泛化能力
l 潜在应用：多种时间序列预测任务
原始论文：Sci. Bull. 68, 2321 (2023)