研究人员证明了基于模拟退火试验训练的随机森林回归可以预测二进制压缩感知的最优正则化参数，使得在应用经典和混合方法时能够实现更高效的信号重构，需要的测量次数更少...

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开发了机器学习驱动的正则化选择方法，用于二进制信号恢复，采用模拟和量子退火。演示了恢复相变遵循理论预测，量子经典混合求解器在某些方面优于经典方法...

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