- Hugging Face 的相关知识：系统文献综述与定性声明的定量验证
我们通过系统文献综述和定量分析验证了关于 Pre-Trained Model （PTM）的重复使用的定性研究结论，证实 PTM 具有比传统软件更高的更新速度，并且文档质量与 PTM 的受欢迎程度存在强相关性。
- 当 LLM 遇上网络安全：一个系统文献综述
通过系统文献综述，本文研究了大型语言模型在网络安全领域的构建、应用、挑战等关键问题，并探讨了其在提高网络安全实践中的广泛潜力，成为应用于该领域的有价值的资源。
- 人工智能自动化科学文献系统评价
在近 15 年里，通过调查 AI 技术的应用情况，以帮助研究人员进行系统的科学文献分析，我们揭示了当前支持的任务、应用的算法类型和 34 项研究中提出的可用工具，同时提供了该领域演变的历史视角和人类在越来越自动化的系统性文献回顾过程中发挥的 - 基于模型驱动的机器学习组件工程：一项系统性文献综述
这项系统文献综述研究了 MDE 和机器学习（MDE4ML）交叉领域，分析了现有的研究动机、MDE 解决方案、评估技术、关键优势和局限性，并提供了未来研究的建议。
- 数据清洗与机器学习：一项系统性文献综述
这篇论文综述了机器学习与数据清洗之间的双向关系，总结了最新的数据清洗方法和机器学习在数据清洗方面的应用，并提供了未来的研究建议。
- OWL 推理器在 2023 仍然可用
针对 100 多个 OWL 推理器 / 系统进行系统的文献和软件回顾，以确定它们在 2023 年是否仍可用。通过收集项目页面、源代码仓库和相关文档的信息，提供了 95 个独立的 OWL 推理器和系统的全面列表，研究数据可在 Github 存 - 数字双胞胎中的本体论：一项系统性文献综述
国内外最新研究表明，数字孪生是一种在物理系统中利用语义网络技术进行监测和推理过程的新概念。本研究通过对 82 篇研究文章进行系统的文献综述，分析了数字孪生中语义技术、本体论和知识图谱的应用情况，并针对制造业和基础设施等不同领域提出了可能的研 - 面向软件工程的大型语言模型：一项系统性文献综述
通过系统文献综述，我们深入研究了大型语言模型（LLMs）与软件工程（SE）的交叉领域，并特别关注 LLMs 在 SE 中的应用、影响和潜在局限。通过收集和分析 2017 年至 2023 年的 229 篇研究论文，我们回答了四个关键研究问题（ - AAAI生成音频模型的伦理学意义：系统文献综述
研究发现生成音频模型研究中缺乏关注其潜在的负面影响和道德伦理问题，本文通过对 884 篇文献的系统文献综述，指出可能引发欺诈、深度伪造和版权侵犯等伦理问题需要重视。
- 推荐系统中的过滤气泡：事实还是谬见 —— 系统性综述
本文旨在研究推荐系统中的过滤气泡现象，通过对过滤气泡的原因、潜在解决方案的探讨和一个整合工具的提出，论述了这一问题的存在及其解决途径，并提出了缓解过滤气泡对推荐系统的影响的机制和方案。
- 数字关联规则挖掘：系统文献综述
本文通过进行系统化文献综述，提供了从 1996 年到 2022 年发表的 1140 篇学术论文的方法、算法、指标和数据集的深入研究，探讨了数字联想规则挖掘的重要研究问题、现状和未来可能性，并提出了一种新颖的离散化度量来提供与人类分区感知相符 - 源代码相似性测量和克隆检测的系统文献综述：技术、应用和挑战
对代码相似性测量和评估技术进行系统的文献综述和元分析，调查了现有方法及其在不同应用领域的特点，揭示了领域内存在的主要挑战。
- 朴素贝叶斯和随机森林在软件缺陷预测中的元分析比较
本研究通过系统文献综述和元分析的方法，发现在预测软件缺陷方面，朴素贝叶斯和随机森林模型在召回率、F - 度量和精确度方面没有显著差异。
- 物联网和农业趋势：系统文献综述
本文通过系统文献综述方法，总结了 Web of things 在农业领域的应用类型、方法和应用领域，并提出了一种基于 WOT 的智能农业模型，最后给出了研究亟需解决的问题和未来研究方向的建议。
- 企业财务风险分析综合调研：问题、方法、亮点及应用
本文通过对 50 年来 300 篇有关企业金融风险模型、风险沟通和影响的系统文献评审，将这些工作进行分类并总结风险分析的三个方面。在比较模型的分析方法前，阐明了企业风险的正式定义及相关概念，并研究可能的未来方向，以便全面了解企业风险传播和影 - 用户视角下的可解释人工智能（XAI）- 先前文献综述和未来研究问题解析
通过系统文献综述研究 AI 解释的四个维度 - 格式、完备性、准确性和时效性，以及 XAI 效应的五个维度 - 信任、透明度、可理解性、可用性和公正性，并且针对未来研究议程提出了研究问题和可能的研究方向，从而开发了一个综合框架，并研究了其对 - 分散化且激励的联邦学习框架：系统文献综述
本文系统地回顾和筛选了 422 篇文献，研究了联邦学习框架，揭示了当前研究的局限性，并提出了未来研究的方向。
- 使用机器学习检测假新闻：系统文献综述
本文通过系统文献综述，描述了使用机器学习分类器自动检测虚假新闻的必要性和方法，因为社交媒体平台上发布的虚假新闻可能会针对个人、社会、组织或政治党派进行宣传，并且人类无法检测到所有这些虚假新闻。
- 算法审计的系统文献综述：问题机器行为
本文通过系统性文献综述，总结了之前的算法审计研究，并且对未来的研究做了一些战略规划，主要聚焦在算法歧视和错误判断等方面。此外，还对一些公司和组织，例如谷歌和推特以及一些算法审计方法和工具进行了分类和总结，最后提供了成功算法审计的一些共通之处 - 自动代码摘要：一项系统性文献综述
本文对程序理解领域中自动代码摘要的现状进行了系统文献综述，着重调研数据提取技术、描述生成方法、评估方法和相关工具，从而深入阐述了目前的自动代码摘要方法，为未来程序理解与注释生成的研究提供了方向。