ضعیف اساسات او راپور ورکول د خنډونو راپور ورکولو ته د مایعاتو پورې اړوند جزوی متخصصونو ماشین زده کړې کې خوشاله کول.

مننه د لیدو طبیعت. د براوزر نسخه تاسو کاروئ د CSS ملاتړ لري. د غوره پایلو لپاره، موږ سپارښتنه کوو چې تاسو د انټرنیټ اکسپلورر کې ستاسو د براوزر نوي نسخه وکاروئ (یا د انټرنیټ موجود حالت غیر فعال کړئ. په ورته وخت کې، د روان ملاتړ یقیني کولو لپاره، موږ سایټ پرته د سټایل یا جاواسکریپټ پرته وښیو.
په کمپیوټاري فزیک کې د ماشین زده کړې یوه خورا پرمختللي غوښتنلیکونو یو له خورا امید کولو غوښتنلیکونه د جزوي توپیرونو مساواتو (PEDs) کې ګړندی حل دی. د ماشین د زده کړې کچې جزوي معادل معادل توازن حل کول د هغه حلونو تولید لپاره چې د لومړني شمیرو په توګه د معیاري شمیرو میتودونو څخه خوندي دي ترڅو د بیس لاین پرتله کولو په توګه خدمت وکړي. موږ لومړی د بدن د مختلف مساواتو په حل کولو باندې د ماشین زده کړې ادب سیستماتیک بیاکتنه ترسره کوو. د ټولو پا papers و کارول د ML کارول د مایع جزوي معاملاتو حل کولو او د معیاري شمیرو میتودونو په اړه د غوره والي ادعا کولو ادعا کوي، موږ د ضعیف اساساتو په پرتله 79٪ (60/76) په پرتله 79٪ (60/76) په پرتله. دوهم، موږ د پراخه راپور ورکولو BIAs شواهد وموندل چې په ځانګړي توګه د پایلو راپور او د خپرونو تعصب کې. موږ د هغه ماشین زده کړې تجربه خورا مهمه ده چې د خورا قوي معاملاتو په حل کې څیړنې خورا مطمئن دي: ضعیف ان پټ راپور کولی شي د خورا مثبتو پایلو لامل شي، او د تعصباتو راپور ورکول کیدی شي د منفي پایلو لاندې پراخه شي. په لویه برخه کې، دا ستونزې د تیرو بیامو ناخالصینو ورته عوامل لخوا رامینځته شوي دي: د تفتیش کونکي امتیاز او مثبت تعصب. موږ د موضوعي راپور ورکولو او پورتنۍ جوړښتي اصلاحاتو کمولو لپاره د کلتوري بدلون لپاره غږ کوو ترڅو د داسې کولو لپاره فشار راوړو.
د لیکوالانو او مقالو لیست چې د سیستماتیک بیاکتنې لخوا تولید شوی، په بیله بیا په تصادفي نمونه کې د هرې مقالې طبقه په عامه ډول د https/doi.org/10.iox3 (ریپ. 124).
په جدول 2 کې پایلې د ګیټوب د بیا تولید لپاره اړین دي ونو / v1 (لینک 126) او د ittpdocean.com/079002/tree/v1 (لینک 127).
رینډل، D.، او ویلر
د ریچي، ایس ساینس افسانه: څنګه درغلي، تعصب خلمه، او هایپر د حقیقت لټون (VOTTage، 2020) لپاره لټون کوي.
ساینسي همکاري خلاص کړئ. په رواني ساینس کې د بیا مخنیوي ارزونه. ساینس 349، AAAC4716 (2015).
شهزز، ایف.، شچالج، ټ.، او اسدالله، K. پدې باور دی نات. . "د درملو کشف". 10، 712 (2011).
سوال بیړۍ، kg او ایلیس، د LM راډونو LM په دوامداره سرطان څیړنو کې درجه بندي کوي. طبیعت 4833، 531-533 ((2012).
الف: ګیلمان او ای. لاتین، د نښه کولو لار کې باغ: ولې څو پرتله کول حتی د "کب نیولو" یا "P - هیکونو فرضيې، سلسله. 348، 1-17 (د احصاییو ریاست)).
کرګیرګي، ج)، کاسکی، کریتز، ایس، نوحمن، نچمن، B. او شی نات. په فزیک کې د فلسفې ډاکټر ډاکټر. 4، 399-412 (2022).
داراشان، شراث، جادحوي ایس، د بابو وزیرا او احسان Mj. د مخدره توکو کشف کې د ماشین زده کړه: بیاکتنه. عاطبه. سمون. ایډ. 55، 1947-1999 (2022).
میتر، لکه او کوک، په کیمیا کې ژوره زده کړه. J. کیمیا. خبرو ته خبر ورکړئ. ماډل. 59، 2545-2559 (2019).
رجکومار الف، Dean J. او کونشان I ماشین زده کړه. د انجن نوی ژورنالیست ژورنال. 380، 1347-1358 (2019).
ګریمر ج، رابرټ ما. او سټوارټ BM ماشین په ټولنیزو علومو کې زده کړه: متقابل چلند. د. یاد. ساینس. 24، 395-419 (2021).
ټوپ وهل، جی. او نور. د الفرډولډ په کارولو سره د ټیټ ملکیت جوړښت رامینځته کړئ. طبیعت 596، 583-589 (2021).
ګندرزن، اوز، کوکلي، K.، کیرکپوریک، K.، کیرکپوریک، K.، او ګیل، د ماشین په زده کړه کې سرچینه: بیاکتنه. په HTPPS:/rrxviv.org/2204.07610 (2022) کې شتون لري.
په ټوله کې، D.، سنوک، جن، ولسچکو، او رحیمي، ARANANTENENTENTENAN لیسه؟ د تجربوي شواهدو سرعت او پرمختګ باندې (ICLR، 2018).
آرمسټرانګ، TG، W.، ویببر، او زبیب، د 1998 راهیسې د لټون او پوهې لومړني کنفرانس 6011-610 (ANCM 2009).
کاپور، ایس او ناريان، د ماشین په زده کړې ساینس کې د لیک او بیا جوړونې بحرانونه بحراني کړل. نمونې، 4، 100804 (2023).
کاپور ایس او نور. اصلاحات: د ماشین زده کړې پراساس د عامې راپور ورکولو معیارونه. په HTPPS:/rrucVIV.org/2308.07832 (2023) کې شتون لري.
دیسموعي، ای.، ټی. PLOS یو 12، E0184604 (2017).
رابرټس، م)، او نور. د فیلډ - 19 سره د سینې X-یزو کشف او د محاسبې توپیرونو موندلو او د محاسبې توپیرونو موندلو او د محاسبې توپیرونو کشف او شمیرو موندلو لپاره د ماشین زده کړې او غوره تمرینونه کاروي. نات. اعظمي. سمون. 3، 199-2-217 (2021).
Wintzz l. او نور. د Cavid-19 تشخیص او هڅونې لپاره وړاندوینې ماډلونه: یو سیستماتیک بیاکتنه او مهم ارزونه. BMJ 369، M1328 (2020).
When s، شبربیر ج.، عالي Ws او پوللارډ KS د جوومیکسونو کارولو زیان څخه ډیر دی. نات. پسرلی رتبه. 23، 169-181 (2022).
atriss n. او نور. په کیمیا کې د ماشین زده کړې لپاره غوره تمرینات. نات. کیمیکل. 13، 50 505-508 (2021).
بونټن سلاډ او کورتز جین د جزوي مختلف معادل معادلانو زده کړې لپاره لارښوونو ته ژمن دي. نات. محاسبه. ساینس. 4 483-494 (2024).
وینوسا، آر او برونټن، د ماشین زده کړې له لارې د کمپیوټروي مایع تحرکاتو ته وده ورکوي. نات. محاسبه. ساینس. 2، 358-366 (2022).
کاؤسه، ایس او نور. ساینسي ماشین د فزیکي معلوماتو عصبي شبکو سره زده کړه: چیرې موږ اوس یو او بل څه دی. J. ساینس. محاسبه. 92، 88 (2022).
دیوشامي، K.، يوککارینو، G.، او ژایو، H. د معلوماتو پهور کې ماډل کول. د ادغام مرکز. 51، 357-33-377 (2019).
د موسی په هوايي هايډاينامين کې د څپې مساواتو حلولو لپاره دران، د ډاکټر شميرو میتودونه، وال. 32 (سپرنګر، 2013).
میشرا، ایس. د مختلف مساواتو د معلوماتو د معلوماتو د سپارلو ګړندي کولو لپاره د ماشین زده کړې چوکاټ. ریاضی. انجینر. https://di.org/10.3934/988.18.18 (2018).
کوچکوف ډي. او د ماشین زده کړې - د کمپیوټروي مایع تحرک سرعت. پروسه. د علومو ملي اکاډمۍ. ساینس. موږ 118، E210178411841164113 (2021).
kadpapa، k. د کمپیوټر ساینس او ​​انجینرۍ لپاره د ماشین زده کړې - یو لنډ پیژندنه او ځینې کلیدي مسلې. په HTPPS:/rarxviv.org/2112.1654 (2021).
راس، اې، جی، زر، پیرزون، پینانډز - نینا، L. جی .ودوف. ماډل. د ځمکې سیسټم. 15. E2022MS003253253 (2023).
شپل، پی، سپین کول، بی، پاارډیکاریس، p.، ټرنسټټر، J. PDE پاکول (د نوي معلوماتو پروسس سیسټمونو (نوریز) په اړه 37 ثبوت (2023).
فریکس، PT EL. د پیچلي عصبي شبکو وړاندوینې لپاره د مثلث عصبي شبکو وړاندوینې لپاره د BERPPRAPGELUROROG الګوریتم او د زیرمو محاسبه. ژوره شبکه. 126، 191-217 (2020).
رایسي، م. J. کمپیوټر. فزیک. 378، 686-707 (2019).
ګروسمین، TG، کوروروورسکا، Uj، لوز، لیټز، جير، او سنویلیب، K.-b. د فزیک پر اساس د نوي شبکو د فاسټرو عنصر میتودونه؟ اما ج. غوښتنلیکونه. ریاضی. 89، 143-174 (2024).
ډی میتا، ff، gf، gijon، melina-solla-Ramz-رومیو شبکې د ډیټا چلولو ماډلینګ، محدودیتونو او فرصتونو لپاره. فزیک. 610، 128415 (2023).
ژوی، p.-y. په باربا کې، د مایع نمونې کې د فزیک - میشته ژنیتونو په اړه د فزیکې راپور په اړه پوهه راپور: زیان او نا امیدۍ. په HTPPS:/earxviv.org/2205.1249 (2022) کې چمتووالی.
ژوی، p.-y. او باربا، لا د بریتیکس په جوړولو د فزیکي باخلیکي شبکې محدودیتونه محدود کړئ. په HTPPS:/rrusvive.org/23060.0023 (2023) کې شتون لري.
وانګ، ایس، ای، ای، ایچ، ایچ، او پاارډیکاریس، P. کله او ولې پینټونه په اورګاډي کې پاتې کیږي: د ژړا نوي نیوکلیز لید. J. کمپیوټر. فزیک. 449، 110768 (2022).
کرستنایان، الف، غلامي، zhlami، A.، ایس، کیربي، آر، MW د فزیکي معلوماتو عصبي شبکې کې د احتمالي ناکام حالت ځانګړتیاوې. د عصبي معلوماتو پروسس پروسس کولو سیسټمونو په اړه 35th کنفرانس. 34، 26548-265606060 (2021).
بصیر، ایس او سکوکک، I. په فزیک کې میشته عصبي شبکو کې د ناکامۍ جرمونو یوه مهمه مطالعه. په Aiaa saditicCh کې 2022 فورم 2353 (ARK، 2022).
کرناکو مخ، لیتوینف ایس او کوومساکوس پی. د اضطراب زیانونو سره د فزیکي زیانونو لارې کول: پرته له عصبي شبکو پرته ګړندی او دقیق زده کړه. پروسه. د علومو ملي اکاډمۍ. ساینس. Nexus 3، PGA005 (2024).
د مثلث لپاره د ګندرزین او ای. د فیلسراس. آر شیکر. یو 379، 20200210 (2021).
د ایروماتري ای او پیرسن الف سیستماتیک بیاکتنې: یوه عمومي کتنه. هو. J. nsinging 114، 53-588 (2014).
moyieader، J.، R.، D.، هستا، هستیو، js، او روډ، او روډ، د ریمین ستونزه لپاره د اړونده شبکې خنډ. J. کمپیوټر. فزیک. 409، 109345 (2020).
د شینګین دا، شیمیډټ SJ او اډمز NAIVS-REDNE فزیکي معلومات د غیر کلاسیک کم شوي ولټاژیک ټایمز شاکونو لپاره. J. کمپیوټر. فزیک. 437، 110324 (2021).