11:47
官方账号arXiv cs.LG@Mariano Caruso, Daniel Ruiz, Alejandro Giraldo, Guido Bellomo
推荐理由：药物筛选老难题，量子版QSVM直接拿AUC从0.80干到0.875，比传统梯度提升强了近9个点，搞药化的人值得看看。
QSAR
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7月14日
11:47
本文提出Q2SAR框架，结合量子支持向量机（QSVM）和量子多核学习（QMKL）建模药物分子活性。在DYRK1A激酶（阿尔茨海默病靶点）数据集上，QMKL-SVM达到AUC 0.8750，显著优于经典梯度提升模型的0.8037。该方法通过投影量子核（PQK）和测量加速器提升非线性表达能力，为解决经典QSAR高维非线性瓶颈提供新路径。
7月7日
09:49
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官方一手marktechpost@Sana Hassan
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推荐理由：用ChEMBL、RDKit、SHAP和BRICS手把手搭一个EGFR抑制剂预测模型，数据清理到模型解释全有，代码示例清晰。