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arithmetic mean
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量子启发式数据插补显示出改进的分布保真度
研究人员开发了一种新颖的量子启发式框架用于数据插补,这是临床数据集预处理的关键步骤。该方法结合了主成分分析(PCA)和基于量子旋转的重建,利用无梯度优化器(如模拟退火和差分进化)来选择旋转角度。该方法在UCI Pima Indians Diabetes数据集上进行了评估,与包括SoftImpute、MissForest和VAE在内的各种经典和现代机器学习插补方法相比,在分布保真度方面显示出显著的改进。
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新的角度平均规则平衡了决策中多样化的选民偏好
研究人员引入了一种名为“角度平均”的集体决策新方法,以解决比例顺序决策问题。该方法旨在平衡对物品进行排名的多样化选民偏好,与可能占多数的传统算术平均值不同。角度平均出人意料地满足了长期的个人比例性,确保了公平性。虽然使用固定的线性规则无法实现精确的每批比例性,但角度平均在选民分歧较大的情况下显著提高了公平性。