本文探讨了施泰纳旅行商问题（STSP）的复杂性，并提出了一种基于量子退火的创新方法。通过预处理技术有效减少网络规模，提升了量子硬件的计算可行性，实验结果表明该方法显著降低了问题复杂性，展示了量子退火在STSP解决中的潜力。

本研究利用先进的预处理技术提升医疗影像数据集质量，实现正常与病理的分类，提供高质量的输入数据，具备良好的适应性，能够有效集成至临床决策支持系统。

本研究探讨了文本数据增强预处理技术，提升了文本极性预测任务中神经网络的准确度。通过噪声注入、词法替换和生成近义词等方法，准确度提升了4.3%到21.6%。同时，也对部分标准深度神经网络架构进行了测试。

通过预处理技术和机器学习算法，研究发现对不平衡的临床数据集进行预处理可以提高预测心力衰竭患者死亡率的性能。相比树模型，尤其是随机森林和XGBoost，在F1评分和MCC上平均提高了约3.6%和2.7%。该研究有望改善心力衰竭管理中的患者预后。

我们提出了准确的伪布尔模型计数器PBCount，通过代数决策图的知识编译方法实现。实证评估表明，PBCount可以计算1513个实例的计数，超过当前最先进方法的1013个实例。我们的工作为进一步研究伪布尔公式的模型计数提供了几个方向，如预处理技术的开发和其他方法的探索。