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量子机器学习是一种新的计算工具，它将量子计算中的量子特性与机器学习中的模式识别相结合。在该论文中，研究人员将变分量子分类器算法应用于来自高时间分辨率宇宙2数据集的脉冲星候选体分类问题。该团队使用Qiskit机器学习电路，比较了模型在使用不同特征选择方法、不同特征数量和训练数据规模下的性能。同时，还报告了通过改变数据编码和ansatz选项对模型性能的比较。