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讨论了利用QBC（委员会投票选择）的主动学习方法来学习贝叶斯网络分类器，通过对基于投票熵和基于KL-divergence的QBC算法的研究，指出了两者存在的缺陷；
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同时提出了基于投票熵与类条件后验最大熵相结合的QBC算法。
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成功地将QBC差分格式应用于大涡模拟对流项中，既即缩短了计算时间，亦可消除数值耗散和振荡。
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作为QBC的主持人，劳伦销售了许多她自己设计的饰品。她目前拥有价值5亿美元的品牌。
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通过实验测试，证明这两种主动学习算法在达到目标正确率时所需的标注代价小于传统的随机采样、Uncertainty采样和QBC采样算法。
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