Vis ည့်သည်ကိုလာရောက်လည်ပတ်သည့်အတွက်ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ သင်အသုံးပြုနေသော browser ဗားရှင်းမှာ CSS အထောက်အပံ့ကိုကန့်သတ်ထားသည်။ အကောင်းဆုံးရလဒ်များအတွက်သင်သည်သင်၏ browser အသစ်ကိုသုံးရန် (သို့မဟုတ် Internet Explorer တွင် compatibility mode ကို disable mode) ကိုသုံးရန်ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုပါသည်။ ဤအချိန်အတောအတွင်းဆက်လက်ပံ့ပိုးမှုများရရှိစေရန်ကျွန်ုပ်တို့သည် site ကိုပုံစံသို့မဟုတ် Javascript မပါဘဲပြနေသည်။
တွက်ချက်မှုရူပဗေဒဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာအပလီကေးရှင်းများထဲမှတစ်ခုမှာတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကွဲပြားသောညီမျှခြင်း (PDEes) တို့၏အရှိန်အဟုန်မြှင့ ်. အဖြေတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုကိုအခြေခံသည့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းညီမျှခြင်း Solver ၏အဓိကရည်မှန်းချက်မှာအခြေခံနှိုင်းယှဉ်ချက်အရစံချိန်စံညွှန်းများထက်ပိုမိုမြန်ဆန်သောဖြေရှင်းနည်းများကိုထုတ်လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကွဲပြားသောညီမျှခြင်းများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက်စက်သင်ယူသူ၏စာပေများကိုစနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကိုကျွန်ုပ်တို့ပထမဆုံးပြုလုပ်သည်။ ML ၏အသုံးပြုမှုကိုဖော်ပြရန် ML အသုံးပြုမှုကိုပြသသည့်စာရွက်များကိုဖော်ပြခြင်းနှင့်စံကိန်းဂဏန်းများနည်းပါးခြင်းတို့အပေါ်သာလွန်သည်ဟု ဆို. သာလွန်မြင့်မြတ်သောအရာများအနက်သာလွန်ခြင်းအားဖြင့်, Second, we found evidence of widespread reporting bias, particularly in outcome reporting and publication bias. တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကွဲပြားခြားနားသောညီမျှခြင်းများကိုဖြေရှင်းရန်စက်ကိုလေ့လာခြင်းသုတေသနသည်အလွန်အမင်းအကောင်းမြင်မှုဟုကျွန်ုပ်တို့ကောက်ချက်ချသည်။ ကြီးမားသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုတွင်ဤပြ problems နာများသည်မျိုးပွားနိုင်ခြင်းပြ cr နာများနှင့်ဆင်တူသည့်အချက်များကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာသောအချက်များကြောင့်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်ဘစ်မူးသောသတင်းပေးပို့ခြင်းကိုလျှော့ချရန်အတွက်ဘက်လိုက်မှုနှင့်ထိပ်တန်းပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများကိုလျှော့ချရန်အောက်ခြေမှယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲမှုကိုကျွန်ုပ်တို့ခေါ်သည်။
စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းဖြင့်ထုတ်ပေးသောစာရေးသူများနှင့်ဆောင်းပါးများစာရင်းကိုကျပန်းနမူနာရှိဆောင်းပါးတစ်ခုစီ၏ခွဲခြားမှုကိုလူသိရှင်ကြားလူသိရှင်ကြားထုတ်လွှင့်သည်။
ဇယား 2 တွင်ရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်ရန်လိုအပ်သောကုဒ်ကို Gittps://github.com/nickmcgreivy/weakbaselselinsMlpde တွင်တွေ့နိုင်သည်။ သစ်ပင် / v1 (link ကို 126) နှင့် https://codeocean.com/capsule/0799002/tree/v1 (link 127) ။
Randall, D. နှင့် Welser, K. , ခေတ်သစ်သိပ္ပံပညာ၌ irresproductive အကျပ်အတည်း - ပြုပြင်ပြောင်းလဲရေးအတွက် Irrreproductive Crisis: ပြုပြင်ပြောင်းလဲရေးအတွက်ဖြစ်ပေါ်လာသောအကျိုးဆက်များ, အကျိုးဆက်များနှင့်လမ်းကြောင်းများ,
Ritchie, S. သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ် - လိမ်လည်မှု, ဘက်လိုက်မှု, တိတ်ဆိတ်မှုနှင့်ဖောင်းပွခြင်းသည်အမှန်တရားကိုရှာဖွေခြင်းကိုတားဆီးသည် (စပျစ်သီး, 2020) ။
သိပ္ပံနည်းကျပူးပေါင်းဖွင့်လှစ်။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသိပ္ပံတွင်မျိုးပွားမှုကိုအကဲဖြတ်ခြင်း။ သိပ္ပံ 349, AAAC4716 (2015) ။
Prinz, F. , Schlange, T. နှင့် Asadullah, K. ယုံကြည်ပါ။ နတ်။ ဗျာ "မူးယစ်ဆေးဝါးများရှာဖွေတွေ့ရှိမှု။ " 10, 712 (2011) ။
Preclinical Cancer Research တွင်စံနှုန်းများကိုမြှင့်တင်ခြင်း, သဘာဝ 483, 531-533 (2012) ။
Forking Paths ၏ဥယျာဉ်တော်ဖြစ်သော A. Gelman နှင့် E. Loken - နှိုင်းယှဉ်မှုမျိုးစုံသည် "ငါးဖမ်းလေ့လာရေးခရီး" သို့မဟုတ် "p-hacks" နှင့် proformed သုတေသနများမပါဘဲပင်ပြ a နာတစ်ခုဖြစ်သည့်အကြောင်းရင်းများဖြစ်သည်။ 348, 1-17 (စာရင်းအင်းစာရင်းအင်း ဦး စီးဌာန, 2013) ။
Karagiorgi, G. , Kasecka, G. , Kravitz, Kravitz, S. , Nachman, B. နှင့် Shi, D. SHI, D. SHI, Nachman, နတ်။ ရူပဗေဒအတွက်အတွေးအခေါ်ဆရာဝန်။ 4, 399-412 (2022) ။
DARAR S, DAMHAST SS, JADHAV SS, Babu CM နှင့် Ahsan MJ ။ မူးယစ်ဆေးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက်စက်သင်ယူမှု - ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ atif ။ Intel ။ ed ။ 55, 1947-1999 (2022) ။
Mather, coote, ဓာတုဗေဒ၌နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု ML ။ J.Chemistry ။ အကြောင်းကြားပါ။ ပုံစံ။ 59, 2545-2559 (2019) ။
Rajkomar A. , Dean J. နှင့် Kohan 1 Milning ဆေးပညာကိုလေ့လာခြင်း။ နယူးအင်္ဂလန်ဆေးပညာဂျာနယ်။ 380, 1347-1358 (2019) ။
Grimmer J, Roberts ။ Social Sciences အတွက် Stewart BM Mote ကိုလေ့လာသင်ယူခြင်း - Agnostic ချဉ်းကပ်မှု။ ဗျာ။ အန်းဘောလုံး။ သိပ္ပံပညာ။ 24, 395-419 (2021) ။
ခုန်, J. အက်စ် al ။ Alphafold ကို သုံး. တိကျသောပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံဖွဲ့စည်းပုံခန့်မှန်းချက်ကိုပြုလုပ်ပါ။ သဘာဝ 596, 583-589 (2021) ။
Gundersen, OE, Coakley, K. Kirkpatrick, K. နှင့် Gil, Y. နှင့် Gil, Y. နှင့် Gil, Y. ) ။ https://arxiv.org/abs/2204.07610 (2022) တွင်ရရှိနိုင်ပါ။
Scully, D. , Snook, J. J. , Wiltschko, အေနှင့်ရာဟိတိုးက A. Winner ၏ကျိန်စာ? ပင်မထိန်းနိုင်သောသက်သေအထောက်အထားများအမြန်နှုန်း, တိုးတက်မှုနှင့်တင်းကြပ်မှု (ICLR, 2018) ။
Armstrong, TG, Moffat, A. , Webber, WKBER, WKBER, WKBER, ဒဗလျမီး, 188 ခုနှစ်မှစ. ပဏာမရှာဖွေမှုရလဒ်များ။ 1871-610 (ACM 2009) ။
Kapoor, S. နှင့် Narayanan, အေယိုစိမ့်ခြင်းနှင့်မျိုးပွားနိုင်ခြင်းနှင့်မျိုးပွားနိုင်ခြင်းပြ cer နာများ။ ပုံစံများ, 4, 100804 (2023) ။
kapoor s. et al ။ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှု - စက်သင်ယူမှုအပေါ် အခြေခံ. သိပ္ပံနည်းကျအစီရင်ခံခြင်းစံနှုန်းများ။ https://arxiv.org/abs/2308.08.07832 (2023) တွင် Preprint ရရှိနိုင်ပါသည်။
Demasi, O. , cording, c. နှင့် reht, b. အဓိပ္ပာယ်မဲ့နှိုင်းယှဉ်မှုများကဆေးဘက်ဆိုင်ရာစက်သင်ယူမှုအတွက်မှားယွင်းသောအကောင်းမြင်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ Plos One 12, E0184604 (2017) ။
ရောဘတ်, အမ်, et al ။ Covid-19 မှ Covid-19 မှ Covid-19 နှင့်တွက်ချက်မှုကိုစစ်ဆေးရန်စက်ကိုလေ့လာခြင်းနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်စက်များကို အသုံးပြု. 0 မ်းနည်း 0 င်မှုနှင့်အကောင်းဆုံးသောအလေ့အကျင့်များ။ နတ်။ မက်စ်။ Intel ။ 3, 19-217 (2021) ။
Winantz L. ET al ။ Covid-19 ၏ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်ဟောကိန်းများအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မော်ဒယ်များ။ စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့်ဝေဖန်အကဲဖြတ်ခြင်း။ BMJ 369, M1328 (2020) ။
Whalen S. , Schreiber J. Schreiber J. , မြင့်မြတ်သော Ws နှင့် Pollard Ks သည် Genomics တွင်စက်သင်ယူခြင်းကိုအသုံးပြုခြင်း၏ထောင်ချောက်များကိုကျော်လွှားနိုင်သည်။ နတ်။ သင်းအုပ်ဆရာ Ginette ။ 23, 169-181 (2022) ။
atris n. et al ။ ဓာတုဗေဒပညာသင်ယူခြင်းအတွက်အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်။ နတ်။ ဓာတုဗေဒ။ 13, 505-508 (2021) ။
တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းညီမျှခြင်းကိုစက်များလေ့လာခြင်းစက်အတွက် Machine လေ့လာခြင်းအတွက်ဘရွတ်ခ် SL နှင့် KUTZ JN ကအလားအလာရှိသောလမ်းညွှန်ချက်များ။ နတ်။ တွက်ချက်ပါ။ သိပ္ပံပညာ။ 4, 483-494 (2024) ။
Vinuesa, R. နှင့် Brunton, SL သည်စက်သင်ယူခြင်းဖြင့်တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရည် dynamics ကိုတိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။ နတ်။ တွက်ချက်ပါ။ သိပ္ပံပညာ။ 2, 358-366 (2022) ။
Comeau, အက်စ်အက်စ်အယ်လ်။ သိပ္ပံနည်းကျသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်အတူသိပ္ပံနည်းကျစက်များ - ကျွန်ုပ်တို့ယခုရှိသည့်နေရာနှင့်နောက်လာမည့်အရာ။ ဂျေသိပ္ပံ။ တွက်ချက်ပါ။ 92, 88 (2022) ။
Duraisamy, K. , Yaccarino, G. နှင့် Xiao နှင့် Xiao, H. Th. Thiracing Modeling ။ အန်း၏ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသောထုတ်ဝေ။ 51, 357-377 (2019) ။
Geophysical Hydrodynonics တွင်လှိုင်းမျှင်များကိုဖြေရှင်းရန် Durran, Durran, Vol Vol ။ 32 (Sporter, 2013) ။
Mishra, S. S. Data-docriet driven တွက်ချက်မှုကိုအရှိန်မြှင့်တင်ရန်အတွက်မူဘောင်။ သင်္ချာ။ အင်ဂျင်နီယာ။ https://doi.org/10.3934/mine.2018.1118 (2018) ။
Kochikov D. et al ။ စက်သင်ယူခြင်း - ကွန်ပျူတာအရည် dynamics ၏အရှိန်ကိုအရှိန်မြှင့်။ လုပ်ငန်းစဉ်။ အမျိုးသားသိပ္ပံအကယ်ဒမီ။ သိပ္ပံပညာ။ အမေရိကန် 118, E2101784118 (2021) ။
Kadapa, K. Mild Computer Science နှင့် Engineering အတွက်သင်ယူခြင်း - နိဒါန်းအကျဉ်းနှင့်အဓိကပြ issues နာများ။ https://arxiv.org/abs/2112.12054 (2021.12054) တွင် Preprint ကိုရရှိနိုင်ပါသည်။
Ross, A. , Li, Li, Z. , Perezhogin, P. , Fernandez-Granda, C. နှင့် Zanna, zanna, zanna, zanna, l. နှိုင်းယှဉ်မော်ဒယ်များ j. adv ။ ပုံစံ။ ကမ္ဘာမြေစနစ်။ 15 ။ E2022Ms003258 (2023) ။
Lippe, P. , Wieling, B. , Perdikaris, P. , P. , P. , P. , Turner, R. နှင့် Brandstetter တို့နှင့် Brandstetter တို့နှင့် The BrandStetter တို့ဖြင့်အောင်မြင်မှုရရန်။ အာရုံကြောဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်ပြုပြင်ခြင်းစနစ်များ (neurips 2023) အပေါ် 37 ကြိမ်မြောက်ညီလာခံ။
Frachas, PR et al ။ ရှုပ်ထွေးသော SPATITOMEMPHOMEMPHOPPHORTS ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် backpropagation algorithm နှင့်ရေလှောင်ကန်တွက်ချက်မှုများ။ အာရုံကြောကွန်ယက်။ 126, 191-217 (2020) ။
Raissi, M. , P. P. နှင့် KariDakis, GE ရူပဗေဒ, ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ, အာရုံကြောကွန်ယက်များ - ရှေ့ဆက်နှင့် nonlinear ကွဲပြားခြားနားသောညီမျှခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောရှေ့ဆက်နှင့်ပြောင်းပြန်ပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းရန်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင်။ ဂျေကွန်ပျူတာ။ ရူပဗေဒ။ 378, 686-707 (2019) ။
Grossmann, TG, Komorowska, UJ, Lutz, J. နှင့်Schönlieb, K.-b. ရူပဗေဒအခြေစိုက်အာရုံကြောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည်အကန့်အသတ်ဖြင့်ဒြပ်စင်များနည်းပါးနိုင်ပါသလား။ ima j. applications များ။ သင်္ချာ။ 89, 143-174 (2024) ။
De La Mata, FF, Gijon, A. , Molina-solana, M. နှင့်Gómez-Romero, Data-concents လုပ်ခြင်းပုံစံများအတွက်ရူပဗေဒဆိုင်ရာအခြေပြုကွန်ရက်များ။ ရူပဗေဒ။ 610, 128415 (2023) ။
Zhuang, P.-y. & LA, LA, LABA သည်ရူပဗေဒအခြေပြုအာရုံကြောဆိုင်ရာအာရုံကြောကွန်ယက်များရှိပင်ကိုယ်မူလတန်းကွန်ယက်များရှိပင်ကိုယ်မူလတန်းကွန်ယက် - 0 မ်းနည်းစရာများနှင့်စိတ်ပျက်စရာများ။ https://arxiv.org/abs/2205.14249 (2022.14249 တွင် Preprint ကိုရရှိနိုင်ပါသည်။
Zhuang, P.-y. နှင့် Verex ဖွဲ့စည်းခြင်းအပေါ်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအသိပေးဖော်ပြသောအာရုံကြောကွန်ယက်များ၏ la ကြိုတင်အကြောင်းရှင်ကြိုဟောကိန်းကန့်သတ်ချက်များ။ https://arxiv.org/abs/2306.0230 (2023) တွင် Preprint ရရှိနိုင်ပါသည်။
ဝမ်, အက်စ်, Yu, H. နှင့် Perdikaris, P. P. P. P. P. P. P. Talns Tangent Nucleus ရှုထောင့်။ ဂျေကွန်ပျူတာ။ ရူပဗေဒ။ 449, 110768 (2022) ။
Krishnapriyan, အေ, Gholami, အေ အာရုံကြောဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်ပြုပြင်ခြင်းစနစ်များအပေါ် 35 ကြိမ်မြောက်ညီလာခံ။ 34, 26548-26560 (Neurips 2021) ။
ရူပဗေဒအခြေစိုက်အာရုံစိုက်အာရုံကြောကွန်ယက်များတွင်ပျက်ကွက်မှုပုံစံများကို Basir, Senokak ကိုအရေးပါသောလေ့လာမှု။ AiAa Scitech 2022 ဖိုရမ် 2353 (သင်္ဘော, 2022) တွင်။
karnakov P. , Litvinov S. နှင့် Kouumoutsakos P. ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြောင်းပြန်ပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြောင်းပြန်ပြ problems နာများကိုဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်အာရုံကြောဆိုင်ရာကွန်ရက်များမပါဘဲမြန်ဆန်။ တိကျမှန်ကန်သောသင်ယူမှု။ လုပ်ငန်းစဉ်။ အမျိုးသားသိပ္ပံအကယ်ဒမီ။ သိပ္ပံပညာ။ Nexus 3, PGAE005 (2024) ။
gundersen oe မျိုးပွား၏အခြေခံမူ။ Phil.cross ။ R. Shuker ။ 379, 20200210 (2021) ။
Aromaturis E နှင့် Peothon A. စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း - ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်။ ဟုတ်တယ်။ J. သူနာပြု 114, 53-58 (2014) ။
Magiera, J. , J. , Ray, D. , Hesthaven, JS နှင့် Rohde, JS နှင့် Rohde, K. Conseter-Knowaint-KnowAct-KnowAct-Knowaint-KnowAct-Knowaint-KnowAct-Knowaint-Knowaint-KnowerT-heartning neren nerence neurnings ။ ဂျေကွန်ပျူတာ။ ရူပဗေဒ။ 409, 109345 (2020) ။
bezgin da, Schmidt SJ နှင့် Adams Na Data Data Data Dator Non- ဂန္ထဝင်လျှော့ချ voltage shocks များအတွက်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရအကန့်အသတ်ဖြင့် circuit ။ ဂျေကွန်ပျူတာ။ ရူပဗေဒ။ 437, 110324 (2021) ။
Post Time: Sep-29-2024