多模态数据爆发时代，传统检索技术面临巨大挑战。跨模态检索技术通过将不同模态数据映射到统一语义空间，实现了文本、图像、音频等数据的相互检索。其核心技术包括模态表示学习、模态融合技术和度量学习，已广泛应用于多媒体内容检索、智能安防和工业质检等领域。尽管面临异构鸿沟、数据不一致等挑战，但随着AI技术的融合发展和个性化检索需求的增长，跨模态检索将在云计算和大数据支持下展现出更广阔的应用前景。

总结核心知识点，强调动手实践的重要性。提供参考文档和开源项目链接（如PyTorch官方教程）。

量子机器学习（QML）融合量子计算与人工智能技术，利用量子叠加、纠缠等特性突破经典计算限制。它通过量子特征提取、核方法和优化算法加速传统机器学习任务，同时开发量子神经网络等新型模型。当前研究聚焦量子-经典混合架构，在药物研发、金融建模等领域展现潜力，但仍面临硬件限制、噪声干扰等挑战。随着算法优化和量子硬件发展，QML有望成为解决高维复杂问题的关键技术，推动AI进入新阶段。

量子机器学习（QML）融合量子计算与人工智能技术，利用量子叠加、纠缠等特性突破经典计算限制。它通过量子特征提取、核方法和优化算法加速传统机器学习任务，同时开发量子神经网络等新型模型。当前研究聚焦量子-经典混合架构，在药物研发、金融建模等领域展现潜力，但仍面临硬件限制、噪声干扰等挑战。随着算法优化和量子硬件发展，QML有望成为解决高维复杂问题的关键技术，推动AI进入新阶段。

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