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量子在科学研究中一直备受关注，因为它违背了人们的普遍看法。最近发展起来的量子计算也开始受到广泛关注。量子计算机可以比传统计算机更快地解决非确定性多项式 (NP) 难题中的一些独特挑战。这项工作基于在共享任务 QCLEF2024 中实现任务 1 特征选择，其中 MQ2007 数据集包含 46 个特征。该任务使用模拟退火和量子退火执行。基于 ndcg@10（归一化折现累积增益）和退火时间分析了两种退火方法的性能。使用量子退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.3621 和 27222 毫秒的结果。使用模拟退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.4024 和 284106 毫秒的结果。
shm2024 团队关于量子特征选择的研究
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