Stochastic analysis of finite-temperature effects on cosmological parameters by artificial neural networks
تستخدم هذه الورقة الشبكات العصبية الاصطناعية والتحسين العشوائي لتوضيح أن دمج تصحيحات الجاذبية الكمية ذات درجة الحرارة المحدودة، والمتمثلة في معلمات كثافة جديدة و ، يحسن من مطابقة بيانات إشعاع الخلفية الكونية الميكروي لعام 2018 الخاصة بمهمة بلانك، على الرغم من استمرار توتر هابل.