moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
محمد و محسن حنیف در سال 1397 کتاب بومی سازی رئالیسم جادویی در ایران را در انتشارات علمی و فرهنگی منتشر کردند. عبدالهیان در سال 97 در مجله نقد کتاب هنر و ادبیات شماره 14 مقاله ای در نقد کتاب بومی سازی رئالیسم جادویی در ایران با نام جادوهای بومی شده منتشر کرد. عبدالهیان بر زیربناهای نظری اصلی کتاب و ساختار غیر تحقیقاتی و تداخل مباحث و استفاده از مصاحبه با افراد غیر متخصص و تشخیص آثار غیر رئالیسم جادویی به جای رئالیسم جادویی در این تحقیق ایرادهایی گرفته بود. محسن حنیف در مقاله پاسخی به مقاله جادوهای بومی شده منتشر شده در شماره بعدی مجله نقد کتاب هنر و ادبیات به به این نقد واکنش نشان داد. او به طور مفصل و در چهارده مورد نقدهای عبدالهیان را پاسخ داد. به طو کلی محسن حنیف معتقد بود که نقد عبدالهیان بیشتر ناشی از ناآشنایی ایشان با پایه های معرفشناسانه ادبیات غیر ایرانی و همچنین تورق گذرای کتاب بومی سازی رئالیسم جادویی دانست. عبدالهیان در پاسخ به این پاسخ واکنش نشان نداد. در سال 98 کتاب بومی سازی جایزه جلال آل احمد و بعد جایزه کتاب سال جمهوری اسلامی را دریافت کرد. کامران سپهران در شماره 1-3 مجله جهان کتاب بهار 99 مقاله ای با عنوان «جایزه ی جادویی برای کتاب سال جادویی» منتشر کرد و در آن با لحنی تند به نقد کتاب بومی سازی پرداخت. محمد حنیف در مجله جهان کتاب مقاله پاسخ به تحقیق جادویی را منتشر کرد که محترمانه از زبان تند نقد سپهران انتقاد کرده بود. طاهره رضایی در سال 97 در مجله نقد نامه زبان های خارجی مقاله نقدی بر کتاب بومی سازی رئالیسم جادویی را منتشر کرد که به معرفی و برشمردن نقاط قوت این اثر پرداخت. حمید عبدالهیان به اتفاق اعظم عبدالهیان در سال 1400 کتاب فانوس سحرانگیز خیال را منتشر کردند. کتاب فانوس سحرانگیز خیال به معرفی رئالیسم جادویی و نمونه های آن در ادبیات ایران پرداخته است. کتاب هایی که عبدالهیان ها به عنوان رئالیسم جادویی ایرانی معرفی کرده اند با کتاب های حنیف ها تفاوت دارد.
تا کنون پنج جلد از این مجموعه منتشر شده و قرار است که پنج جلد دیگر از آن منتشر شود.
در سال 1401 انتشارات خیال انگیز به طور هم زمان پنج جلد از این کتاب را منتشر کرد. قرار است پنج جلد دیگر از کتاب بعدها منتشر شود.
گیسیک (به لاتین: Gisik) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
گومی (به لاتین: Gumi) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
گوریک (به لاتین: Gurik) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
گورخون (به لاتین: Gurkhun) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
گوولیگ (به لاتین: Guvlig) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
گیوگریاگ (به لاتین: Gyugryag) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
نیچراس (به لاتین: Nichras) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
نوویه لیدژه (به لاتین: Novoye Lidzhe) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
اولوز (به لاتین: Uluz) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
پندژی (به لاتین: Pendzhi) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
پیلیگ (به لاتین: Pilig) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
اورزیگ (به لاتین: Urzig) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
اوشنیوگ (به لاتین: Ushnyug) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
روگودژ (به لاتین: Rugudzh) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
روشچول (به لاتین: Rushchul) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
سرتیل (به لاتین: Sertil) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
شیله (به لاتین: Shile) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
ولاتکو مارکوویچ (؛ – ) بازیکن و مربی فوتبال کروات‌تبار اهل یوگسلاوی بود. وی از سال ۱۹۹۸ تا ۲۰۱۲ رئیس فدراسیون فوتبال کرواسی بوده‌است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال آستریا وین، باشگاه فوتبال دینامو زاگرب، و باشگاه فوتبال خنت اشاره کرد.
سیکا (به لاتین: Sika) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
سیکوخ (به لاتین: Sikukh) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
سیرتیچ (به لاتین: Sirtich) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در داغستان واقع شده‌است.
بنت کریستنسن (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل دانمارک است.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال دانمارک، زیر ۲۱ سال دانمارک، و دانمارک بازی کرده‌است که در پست مهاجم بازی می‌کرد.
تامی کریستنسن (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق فوتبال اهل دانمارک است که به طور حرفه‌ای برای الچه در اسپانیا، بروندبی در دانمارک و آینتراخت برانشوایگ در آلمان بازی کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۹ سال دانمارک، زیر ۲۱ سال دانمارک، و دانمارک بازی کرده‌است.
تابع ارزیابی (به انگلیسی : ) که به عنوان تابع ارزیابی اکتشافی یا تابع ارزیابی ایستا نیز شناخته می شود ،تابعی است که توسط برنامه های بازی های کامپیوتری برای تخمین ارزش یا خوبی و برتری یک موقعیت (معمولا در یک برگ یا گره پایانی ) در درخت بازی استفاده می شود.در اکثر مواقع  مقدار،  یا یک عدد حقیقی یا یک عدد صحیح کوانتیزه شده است که اغلب n امین مقدار یک مهره ی بازی مانند سنگ در بازی go یا سرباز در بازی شطرنج است که درآن n ممکن است دهم ،صدم یا کسر مناسب دیگر باشد .اما در بعضی مواقع مقدار مورد نظر ، آرایه ای از سه مقدار در بازه ی واحد است که نشان دهنده ی درصد برد ،تساوی و باخت است.
مدل های تحلیلی یا نظری برای توابع ارزیابی در بازی های حل نشده وجود ندارد ،همچنین چنین توابعی کاملا موقتی هستند. فرمول توابع ارزیابی به صورت تجربی با درج یک تابع کاندید در یک ماشین خودکار و ارزیابی عملکرد بعدی آن تعیین میشود . شواهد معنی دار و قابل توجهی در حال حاضر برای چندین بازی مانند شطرنج ،شوگی و ‘go’ و فرمول کلی توابع ارزیابی برای آن ها وجود دارد .
بازی هایی که درآن برنامه های بازی های کامپیوتری از توابع ارزیابی استفاده میکنند و آن را به خدمت میگیرند شامل شطرنج ، go، شوگی (شطرنج ژاپنی) ،اتلو ،هگز، تخته نرد،چکرز. بعلاوه با ظهور و پیدایش برنامه های مانند برنامه های کامپیوتری نیز از توابع ارزیابی برای اجرای بازی های ویدئویی استفاده میکنند مانند Atari2600. برخی از بازی ها مانند tic-tac-toy اند و نیازی به جستجو یا ارزیابی ندارند زیرا درخت راه حل مجزای آن در دسترس می باشد .
درختی از چنین ارزیابی‌هایی معمولاً بخشی از یک الگوریتم جستجو می باشد، مانند درخت جستجو مونت کارلو یا الگوریتم حداقلی مانند جستجوی آلفا-بتا.  فرض می شود که اگر درخت بازی از آن گره تا پایان بازی گسترش یابد، این مقدار نشان دهنده احتمال نسبی برنده شدن است.  این تابع فقط به موقعیت فعلی نگاه می کند (یعنی قطعات در چه فضاهایی قرار دارند و رابطه آنها با یکدیگر) و تاریخچه موقعیت را در نظر نمی گیرد یا حرکت های احتمالی گره را به جلو کاوش نمی کند (بنابراین ایستا).  این نشان می دهد که برای موقعیت های پویا که در آن تهدیدات تاکتیکی وجود دارد، عملکرد ارزیابی یک ارزیابی دقیق از موقعیت نخواهد بود.  این موقعیت‌ها غیر ساکن نامیده می‌شوند.  آنها حداقل به نوع محدودی از پسوند جستجو به نام برای حل تهدیدات قبل از ارزیابی نیاز دارند.  اگر یک برد، باخت یا تساوی در گره رخ دهد، برخی از مقادیر بازگردانده شده توسط توابع ارزیابی، به جای اکتشافی مطلق هستند.
یک رابطه پیچیده بین جستجو و دانش در عملکرد ارزیابی وجود دارد.  جستجوی عمیق‌تر به نفع عوامل تاکتیکی کوتاه‌مدت کمتر و موتیف‌های موقعیتی افق طولانی‌تر در ارزیابی است.  همچنین بین اثربخشی دانش رمزگذاری شده و پیچیدگی محاسباتی یک مبادله وجود دارد: محاسبه دانش دقیق ممکن است آنقدر زمان ببرد که عملکرد کاهش یابد، بنابراین تقریب به دانش دقیق اغلب بهتر است.  از آنجا که تابع ارزیابی به عمق اسمی جستجو و همچنین بسط و کاهش به کار رفته در جستجو بستگی دارد، هیچ فرمول عمومی یا مستقلی برای یک تابع ارزیابی وجود ندارد. یک تابع ارزیابی که به خوبی در یک برنامه کاربردی کار می کند، معمولاً نیاز به تنظیم مجدد یا آموزش مجدد دارد تا به طور مؤثر در برنامه دیگری کار کند
در شطرنج خروجی یک تابع ارزیابی معمولا یک عدد صحیح است و واحد های تابع ارزیابی معمولا به عنوان پیاده نامیده می شوند. اصطلاح “پیاده" به ارزشی اشاره دارد که بازیکن یک پیاده بیشتراز حریف در یک موقعیت داشته باشد ، همانطور که در "مقدار نسبی مهره شطرنج " (انگلیسی : )توضیح داده شده است . عدد صحیح 1 معمولا نشان دهنده ی کسری از یک پیاده است و معمولا در شطرنج کامپیوتری از centipawn  ها استفاده می شود که یک صدم پیاده هستند. ارزیابی های بزرگتر نشان دهنده ی عدم تعادل متریال  یا مزیت موقعیتی است یا اینکه معمولا در برد متریال قریب الوقوع است . ارزیابی های بسیار بزرگ ممکن است نشان دهد که مات قریب الوقوع است . یک تابع ارزیابی همچنین به طور ضمنی مقدار حق حرکت را رمزگذاری میکند ،که می تواند از بخش کوچکی از پیاده تا برد یا باخت متفاوت باشد .
قانون اعزام محصل به خارجه در تاریخ ۱ خرداد ۱۳۰۷ خورشیدی توسط مجلس شورای ملی تصویب شد. این قانون که شامل بر ۶ ماده است به تصویب مجلس شورای ملی به ریاست حسین پیرنیا رسید.
دوره ششم مجلس شورای ملی در سال ۱۳۰۷ خورشیدی این قانون را تصویب کرد و با تأیید رضاخان، گروهی از دانشجویان برای ادامه تحصیل به فرانسه و آلمان اعزام شدند. بر پایه این قانون دولت باید سالانه صد دانشجو را برای ادامه تحصیل در مقاطع بالاتر به خارج از ایران می‌فرستاد.
بر اساس قوانین ۶ تیر ماه ۱۳۰۸ و ۱۰ اردیبهشت ۱۳۱۱ اجازه داده شده که بیست درصد از محصلین از بین محصلین مقیم در اروپا و ممالک متحده آمریکا انتخاب شوند.
ابهام‌زدایی حافظه مجموعه‌ای از تکنیک‌هایی است که توسط ریزپردازنده‌هایی با کارایی بالا با اجرای خارج از نظم استفاده می‌شود که دستورالعمل‌های دسترسی به حافظه (بارگیری و ذخیره‌سازی) را خارج از نظم برنامه اجرا می‌کنند. مکانیسم‌های انجام ابهام‌زدایی حافظه، که با استفاده از منطق دیجیتال در هسته ریزپردازنده پیاده‌سازی می‌شوند، وابستگی‌های واقعی بین عملیات حافظه را در زمان اجرا شناسایی می‌کنند و به پردازنده اجازه می‌دهند زمانی که وابستگی نقض شده است، بازیابی شود. آن‌ها همچنین وابستگی‌های حافظه جعلی را حذف می‌کنند و با امکان اجرای بی‌نظم بارها و ذخیره‌ها ، موازی‌سازی بیشتر در سطح دستورالعمل را امکان‌پذیر می‌سازند.
هنگام تلاش برای اجرای دستورات بدون نظم، یک ریزپردازنده باید وابستگی های واقعی بین دستورالعمل ها را رعایت کند. به عنوان مثال، یک وابستگی واقعی ساده را در نظر بگیرید:
در این مثال، دستور codice_1 در خط 2 به دستور codice_1 در خط 1 وابسته است زیرا ثبات R1 یک عملوند منبع عملیات جمع در خط 2 است. codice_1 در خط 2 نمی تواند اجرا شود تا زمانی که codice_1 در خط 1 کامل شود. در این حالت، وابستگی ثابت است و به راحتی توسط یک ریزپردازنده تعیین می شود، زیرا منابع و مقصدها ثبت هستند. ثبت مقصد دستور codice_1 در خط 1 ( codice_6 ) بخشی از رمزگذاری دستورالعمل است، و بنابراین می تواند توسط ریزپردازنده در اوایل مرحله رمزگشایی خط لوله تعیین شود. به طور مشابه، رجیسترهای منبع دستور codice_1 در خط 2 ( codice_6 و codice_9 ) نیز در خود دستورالعمل کدگذاری می شوند و در رمزگشایی تعیین می شوند. برای احترام به این وابستگی واقعی، منطق زمان‌بندی ریزپردازنده، این دستورالعمل‌ها را به ترتیب صحیح صادر می‌کند (اول دستورالعمل 1، سپس دستورالعمل 2) تا زمانی که دستورالعمل 2 به آنها نیاز دارد، نتایج 1 در دسترس باشد.
عوارض زمانی ایجاد می شود که وابستگی به طور ایستا قابل تعیین نباشد. چنین وابستگی‌های غیراستاتیکی با دستورالعمل‌های حافظه (بارگیری‌ها و ذخیره‌سازی‌ها) به وجود می‌آیند، زیرا مکان عملوند ممکن است به‌طور غیرمستقیم به‌عنوان یک عملوند رجیستر مشخص شود، نه اینکه مستقیماً در خود دستورالعمل مشخص شود.
در اینجا دستور ذخیره مقداری را به محل حافظه مشخص شده توسط مقدار آدرس (R2+2) می نویسد و دستورالعمل بارگذاری مقدار را در محل حافظه مشخص شده توسط مقدار آدرس (R4+4) می خواند. ریزپردازنده نمی تواند قبل از اجرا به طور ایستا تعیین کند که آیا مکان های حافظه مشخص شده در این دو دستورالعمل متفاوت هستند یا مکان یکسانی هستند، زیرا مکان ها به مقادیر R2 و R4 بستگی دارند. اگر مکان‌ها متفاوت باشند، دستورالعمل‌ها مستقل هستند و می‌توانند با موفقیت بدون نظم اجرا شوند. با این حال، اگر مکان‌ها یکسان باشند، دستورالعمل بارگذاری برای تولید ارزش آن به فروشگاه وابسته است. این به عنوان یک وابستگی مبهم شناخته می شود.
اگر یک جفت بار/فروشگاه وابسته خارج از نظم اجرا شود، اجرای بارها و ذخیره‌سازی خارج از نظم می‌تواند نتایج نادرستی ایجاد کند. قطعه کد زیر را که در اسمبلی MIPS ارائه شده است در نظر بگیرید:
فرض کنید که منطق زمانبندی دستورالعملی را برای واحد اجرا صادر می کند که تمام عملوندهای ثبت آن آماده باشند. علاوه بر این، فرض کنید که رجیسترهای codice_10 و codice_11 آماده هستند: مقادیر codice_10 و codice_11 مدت‌ها پیش محاسبه شده‌اند و تغییر نکرده‌اند. با این حال، فرض کنید codice_14 آماده نیست: ارزش آن هنوز در حال محاسبه با دستور codice_15 (تقسیم عدد صحیح) است. در نهایت، فرض کنید که رجیسترهای codice_10 و codice_11 دارای مقدار یکسانی هستند و بنابراین همه بارها و ذخیره‌های قطعه به کلمه حافظه یکسانی دسترسی دارند.
در این شرایط، دستور codice_18 در خط 2 آماده اجرا نیست، اما دستور codice_19 در خط 3 آماده است. اگر پردازنده اجازه دهد دستور codice_20 قبل از codice_21 اجرا شود، بار یک مقدار قدیمی را از سیستم حافظه می خواند. با این حال، باید مقداری را که توسط codice_21 نوشته شده بود، می خواند. بارگذاری و ذخیره خارج از نظم برنامه اجرا شد، اما یک وابستگی حافظه بین آنها وجود داشت که نقض شد.
به طور مشابه، فرض کنید که ثبت نام codice_23 آماده "است" . دستور codice_24 در خط 4 نیز آماده اجرا است و ممکن است قبل از codice_19 در خط 3 اجرا شود. اگر این اتفاق بیفتد، دستور codice_19 مقدار "اشتباهی" را از سیستم حافظه می‌خواند، زیرا دستورالعمل ذخیره‌سازی بعدی مقدار آن را قبل از اجرای بار در آنجا نوشته است.
وابستگی به حافظه در سه نوع ظاهر می شود:
سه وابستگی در بخش کد قبلی نشان داده شده است (برای وضوح بازتولید شده است):
ریزپردازنده‌های مدرن از مکانیسم‌های زیر استفاده می‌کنند که در سخت‌افزار پیاده‌سازی شده‌اند تا وابستگی‌های مبهم را حل کنند و زمانی که وابستگی نقض شد بازیابی شوند.
مقادیر دستورالعمل‌های ذخیره‌سازی هنگام اجرا به سیستم حافظه (در ریزپردازنده‌های مدرن، حافظه پنهان CPU ) متعهد نمی‌شوند. درعوض، دستورالعمل‌های موجودی، از جمله آدرس حافظه و داده‌های ذخیره، در صف موجودی بافر می‌شوند تا به نقطه بازنشستگی برسند. هنگامی که یک موجودی تنها می شود، "سپس" ارزش خود را در سیستم حافظه می نویسد. با این کار از مشکلات وابستگی WAR و WAW که در قطعه کد بالا نشان داده شده است، جلوگیری می شود، جایی که یک بار قبلی مقدار نادرستی را از سیستم حافظه دریافت می کند، زیرا ذخیره بعدی اجازه داشت قبل از بارگذاری قبلی اجرا شود.
علاوه بر این، بافر کردن موجودی تا زمان تنها شدن، به پردازنده‌ها این امکان را می‌دهد تا دستورالعمل‌های ذخیره را که از دستورالعملی پیروی می‌کنند که ممکن است استثنایی ایجاد کند (مانند بار آدرس نامناسب، تقسیم بر صفر و غیره) یا یک دستورالعمل شاخه مشروط که جهت آن (گرفته شده یا نشده است) را اجرا کنند. گرفته شده) هنوز مشخص نیست. اگر دستور تولید استثنا اجرا نشده باشد یا جهت شاخه به اشتباه پیش‌بینی شده باشد، پردازنده دستورالعمل‌ها را در یک «مسیر اشتباه» واکشی و اجرا کرده است. این دستورات اصلا نباید اجرا می شد. شرط استثنا باید قبل از اجرای هر یک از دستورالعمل‌های گمانه‌زنی رخ می‌داد، یا اینکه شاخه باید جهت دیگری را طی می‌کرد و باعث می‌شد دستورالعمل‌های مختلف واکشی و اجرا شوند. پردازشگر هنگام کشف استثنا یا پیش‌بینی نادرست شاخه، باید هر نتیجه‌ای را که از دستورالعمل‌های بد مسیر و به‌طور فرضی اجرا شده است، «دور» کند. مشکل ذخیره ها این است که هر ذخیره ای که در مسیر بد یا اشتباه پیش‌بینی شده است، نباید مقادیر خود را به سیستم حافظه متعهد می‌کرد. اگر ذخیره ها مقادیر خود را متعهد می‌کردند، «دور انداختن» commit غیرممکن بود و وضعیت حافظه دستگاه توسط داده‌های یک دستورالعمل فروشگاهی که نباید اجرا می‌شد خراب می‌شد.
بنابراین، بدون ذخیره بافر، ذخیره‌ها نمی‌توانند اجرا شوند تا زمانی که تمام دستورالعمل‌های احتمالی ایجاد استثنا قبلی اجرا شوند (و استثنایی ایجاد نکرده باشند) و تمام جهت‌های شاخه قبلی شناخته شده باشند. وادار کردن فروشگاه‌ها به صبر کردن تا زمانی که دستورالعمل‌ها و استثناهای شعبه شناخته شوند، به طور قابل توجهی تهاجمی خارج از دستور را کاهش می‌دهد و ILP ( موازی سطح دستورالعمل ) و عملکرد را محدود می‌کند. با استفاده از بافر فروشگاه، فروشگاه‌ها می‌توانند قبل از دستورالعمل‌های شعبه‌ای که باعث استثنا هستند یا حل نشده اجرا کنند، داده‌های خود را در صف ذخیره بافر کنند، اما مقادیر خود را تا زمان تنها شدن تحویل ندهند. این از ذخیره‌سازی در مسیرهای پیش‌بینی نادرست یا بد از تخصیص مقادیر خود به سیستم حافظه جلوگیری می‌کند و در عین حال افزایش ILP و عملکرد را از اجرای کامل ذخیره های خارج از نظم ارائه می‌دهد.
بافر کردن فروشگاه‌ها تا زمان جدا شدن از وابستگی‌های WAW و WAR جلوگیری می‌کند، اما مسئله جدیدی را معرفی می‌کند. سناریوی زیر را در نظر بگیرید: یک انبار آدرس و داده های خود را در صف انبار اجرا و بافر می کند. چند دستورالعمل بعد، یک بار اجرا می شود که از همان آدرس حافظه ای که فروشگاه به تازگی برای آن نوشته است خوانده می شود. اگر بار داده های خود را از سیستم حافظه بخواند، مقدار قدیمی را می خواند که توسط ذخیره قبلی بازنویسی شده بود. داده های به دست آمده توسط بار نادرست خواهد بود.
برای حل این مشکل، پردازنده ها از تکنیکی به نام حمل و نقل ذخیره به بار با استفاده از صف ذخیره استفاده می کنند. علاوه بر بافر کردن فروشگاه‌ها تا زمان بازنشستگی، صف فروشگاه هدف دوم را نیز دنبال می‌کند: ارسال داده‌ها از فروشگاه‌های تکمیل‌شده اما هنوز بازنشسته ("در پرواز") به بارهای بعدی. به جای یک صف ساده FIFO ، صف فروشگاه در واقع یک حافظه آدرس پذیر محتوا (CAM) است که با استفاده از آدرس حافظه جستجو می شود. هنگامی که یک بار اجرا می شود، صف فروشگاه را برای فروشگاه های درون پرواز به همان آدرسی که به طور منطقی به ترتیب برنامه زودتر هستند، جستجو می کند. اگر یک ذخیره منطبق وجود داشته باشد، بار به جای سیستم حافظه، مقدار داده خود را از آن ذخیره می‌گیرد. اگر هیچ ذخیره مطابقی وجود نداشته باشد، بار به طور معمول به سیستم حافظه دسترسی پیدا می کند. هر فروشگاه مشابه قبلی باید قبلاً بازنشسته شده باشد و ارزش های خود را متعهد شده باشد. این تکنیک به بارها اجازه می دهد تا در صورتی که انبار تولیدکننده آنها تکمیل شده باشد اما هنوز تنها نشده باشد، داده های صحیح را به دست آورند.
ممکن است چندین ذخیره در آدرس حافظه بارگذاری در صف انبار وجود داشته باشد. برای رسیدگی به این مورد، صف انبار با اولویت کدگذاری می شود تا "آخرین" ذخیره ای را انتخاب کند که منطقاً زودتر از بارگذاری به ترتیب برنامه باشد. تعیین اینکه کدام ذخیره «جدیدترین» است، می‌تواند با چسباندن نوعی مُهر زمانی به دستورالعمل‌ها در حین واکشی و رمزگشایی، یا به طور متناوب با دانستن موقعیت نسبی (شیار) بار با توجه به قدیمی‌ترین و جدیدترین ذخیره های موجود در داخل به دست آید.
CPUهای خارج از نظم مدرن می توانند از تعدادی تکنیک برای تشخیص نقض وابستگی RAW استفاده کنند، اما همه تکنیک ها نیاز به ردیابی بارهای حین پرواز از زمان اجرا تا زمان تنها شدن دارند. هنگامی که یک بار اجرا می شود، به سیستم حافظه و/یا صف ذخیره برای بدست آوردن مقدار داده آن دسترسی پیدا می کند و سپس آدرس و داده های آن تا زمان بازنشستگی در صف بارگذاری بافر می شوند. صف بارگذاری از نظر ساختار و عملکرد مشابه صف فروشگاه است و در واقع در برخی از پردازنده ها ممکن است با صف فروشگاه در یک ساختار واحد به نام صف ذخیره بار یا LSQ ترکیب شود. تکنیک های زیر برای تشخیص نقض وابستگی RAW استفاده می شود یا پیشنهاد شده است:
با استفاده از این تکنیک، صف بارگذاری، مانند صف فروشگاه، یک CAM است که با استفاده از آدرس دسترسی حافظه جستجو می‌شود و همه بارهای حین پرواز را ردیابی می‌کند. هنگامی که یک فروشگاه اجرا می شود، صف بارگذاری را برای بارهای تکمیل شده از همان آدرسی که به طور منطقی به ترتیب برنامه بعدی هستند، جستجو می کند. اگر چنین بار تطبیقی وجود داشته باشد، باید قبل از ذخیره اجرا شده باشد و بنابراین یک مقدار نادرست و قدیمی را از سیستم حافظه/صف فروشگاه خوانده باشد. هر دستورالعملی که از مقدار بار استفاده کرده باشد، از داده های بد نیز استفاده کرده است. برای بازیابی در صورت تشخیص چنین تخلفی، بار به عنوان "نقض" در بافر بازنشستگی علامت گذاری می شود. فروشگاه در صف فروشگاه و بافر بازنشستگی باقی می ماند و به طور معمول بازنشسته می شود و در هنگام بازنشستگی ارزش خود را به سیستم حافظه متعهد می کند. با این حال، هنگامی که بار نقض شده به نقطه بازنشستگی می رسد، پردازنده خط لوله را شستشو می دهد و اجرا را از دستورالعمل بارگذاری مجدد شروع می کند. در این مرحله، تمام فروشگاه های قبلی مقادیر خود را به سیستم حافظه متعهد کرده اند. اکنون دستور بارگذاری مقدار صحیح را از سیستم حافظه می خواند و هر دستورالعمل وابسته با استفاده از مقدار صحیح دوباره اجرا می شود.
این تکنیک نیاز به جستجوی انجمنی صف بار در هر اجرای فروشگاه دارد، که انرژی مدار را مصرف می‌کند و می‌تواند ثابت کند که مسیر زمان‌بندی دشواری برای صف‌های بار بزرگ است. با این حال، به هیچ درگاه حافظه اضافی ( کش ) یا ایجاد تضاد منابع با بارگذاری‌ها یا ذخیره‌های دیگری که در حال اجرا هستند نیاز ندارد.
با این تکنیک، دستورالعمل های بارگذاری که خارج از دستور اجرا شده اند، دوباره اجرا می شوند (آنها به سیستم حافظه دسترسی پیدا می کنند و برای بار دوم مقدار را از آدرس خود می خوانند) زمانی که به نقطه بازنشستگی می رسند. از آنجایی که بار اکنون دستورالعمل بازنشستگی است، هیچ وابستگی به هیچ دستورالعملی که هنوز در حال پرواز است ندارد. تمام فروشگاه های پیش از آن مقادیر خود را به سیستم حافظه متعهد کرده اند، بنابراین هر مقداری که از سیستم حافظه خوانده می شود، تضمین می شود که درست باشد. مقدار خوانده شده از حافظه در زمان اجرای مجدد با مقدار بدست آمده در هنگام اجرای بار برای اولین بار مقایسه می شود. اگر مقادیر یکسان باشد، مقدار اولیه صحیح بوده و تخلفی رخ نداده است. اگر مقدار اجرای مجدد با مقدار اصلی متفاوت باشد، نقض RAW رخ داده است و خط لوله باید شسته شود زیرا دستورالعمل های وابسته به بار از مقدار نادرستی استفاده کرده اند.
این تکنیک از نظر مفهومی ساده‌تر از جستجوی صف بارگذاری است، و CAM دوم و جستجوی پرقدرت آن را حذف می‌کند (صف بار اکنون می‌تواند یک صف ساده FIFO باشد). از آنجایی که بار باید درست قبل از بازنشستگی مجدداً به سیستم حافظه دسترسی پیدا کند، دسترسی باید بسیار سریع باشد، بنابراین این طرح بر یک کش سریع متکی است. مهم نیست که حافظه نهان چقدر سریع باشد، اما دومین دسترسی به سیستم حافظه برای هر دستور بار خارج از دستور، تأخیر بازنشستگی دستورالعمل را افزایش می دهد و تعداد کل دسترسی های کش را که باید توسط پردازنده انجام شود، افزایش می دهد. با استفاده مجدد از یک درگاه کش موجود می‌توان دسترسی حافظه پنهان بازنشستگی اضافی را برآورده کرد. با این حال، این باعث ایجاد اختلاف منبع پورت با بارگذاری‌ها و ذخیره‌های دیگر در پردازنده می‌شود که در تلاش برای اجرا هستند، و در نتیجه ممکن است باعث کاهش عملکرد شود. از طرف دیگر، یک پورت کش اضافی را می توان فقط برای رفع ابهام بار اضافه کرد، اما این باعث افزایش پیچیدگی، قدرت و مساحت کش می شود. برخی از کارهای اخیر (Roth 2005) راه‌هایی را برای فیلتر کردن بسیاری از بارها از اجرای مجدد نشان داده‌اند، اگر مشخص باشد که هیچ نقض وابستگی RAW ممکن است رخ نداده باشد. چنین تکنیکی به چنین تأخیر و اختلاف منابع کمک می کند یا از بین می برد.
یک مزیت جزئی این طرح (در مقایسه با جستجوی صف بارگذاری) این است که نقض وابستگی RAW را علامت‌گذاری نمی‌کند و در صورتی که فروشگاهی که باعث نقض وابستگی RAW شده باشد (آدرس فروشگاه با یک پرواز در حین پرواز مطابقت داشته باشد، نقض وابستگی RAW را علامت‌گذاری نمی‌کند و خط لوله را شروع نمی‌کند. load's address) دارای یک مقدار داده است که با مقدار داده موجود در حافظه پنهان مطابقت دارد. در طرح جستجوی load-queue، یک مقایسه داده اضافی باید به سخت افزار جستجوی صف بار اضافه شود تا از چنین هموار شدن خط لوله جلوگیری شود.
CPUهایی که به طور کامل از اجرای بی‌نظم بارها و ذخیره‌سازی‌ها پشتیبانی می‌کنند، باید بتوانند نقض وابستگی RAW را در صورت وقوع شناسایی کنند. با این حال، بسیاری از CPUها با اجبار همه بارها و ذخیره‌ها به اجرای منظم، یا با پشتیبانی از فرم محدودی از اجرای بار/ذخیره خارج از نظم، از این مشکل جلوگیری می‌کنند. این رویکرد عملکرد کمتری را در مقایسه با پشتیبانی از اجرای کامل بار/ذخیره خارج از سفارش ارائه می‌کند، اما می‌تواند پیچیدگی هسته اجرایی و حافظه‌های پنهان را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
گزینه اول، مرتب کردن بارها و ذخیره‌ها، از وابستگی‌های RAW اجتناب می‌کند، زیرا امکان اجرای بار قبل از ذخیره‌سازی تولیدکننده و به دست آوردن داده‌های نادرست وجود ندارد. امکان دیگر این است که بارها و ذخیره سازی ها را به طور موثر به دو عملیات تقسیم کنید: تولید آدرس و دسترسی به حافظه پنهان. با این دو عملیات مجزا اما مرتبط، CPU می‌تواند به بارها و ذخیره‌ها اجازه دسترسی به سیستم حافظه را تنها زمانی بدهد که همه بارها و ذخیره‌های قبلی آدرس خود را در LSQ تولید و بافر کرده باشند. پس از تولید آدرس، دیگر هیچ وابستگی مبهمی وجود ندارد زیرا همه آدرس‌ها شناخته شده‌اند، و بنابراین بارهای وابسته تا زمانی که ذخیره‌های مربوطه آنها تکمیل نشود، اجرا نمی‌شوند. این طرح هنوز هم اجازه می دهد تا برخی از "خارج از نظم" - عملیات تولید آدرس برای هر بارگذاری در پرواز و فروشگاه می تواند بدون ترتیب اجرا شود، و هنگامی که آدرس ها تولید شدند، دسترسی های حافظه پنهان برای هر بار یا فروشگاه می تواند انجام شود. به هر ترتیبی که به وابستگی های واقعی (اکنون شناخته شده) احترام می گذارد، اتفاق می افتد.
پردازنده‌هایی که به‌طور کامل از اجرای بار/ذخیره خارج از دستور پشتیبانی می‌کنند، می‌توانند از یک تکنیک مرتبط دیگر، به نام پیش‌بینی وابستگی حافظه ، برای پیش‌بینی وابستگی‌های واقعی بین بارها و ذخیره‌ها "قبل از" مشخص شدن آدرس‌هایشان استفاده کنند. با استفاده از این تکنیک، پردازنده می‌تواند از اجرای بارهایی که پیش‌بینی می‌شود به یک فروشگاه در حین پرواز وابسته هستند، قبل از تکمیل آن فروشگاه جلوگیری کند، از نقض وابستگی RAW جلوگیری کند و در نتیجه از فلاش خط لوله و جریمه عملکردی که متحمل می‌شود جلوگیری کند. برای جزئیات بیشتر به مقاله پیش بینی وابستگی حافظه مراجعه کنید.
لوئیزا کاسرس دی آریسمندی (۲۵ سپتامبر ۱۷۹۹ - ۲ ژوئن ۱۸۶۶) بانوی قهرمان جنگ استقلال ونزوئلا بود.
در یادگیری ماشین و تشخیص الگو ، یک ویژگی یک خاصیت یا ویژگی قابل اندازه گیری فردی یک پدیده است. انتخاب ویژگی‌های آموزنده، متمایز و مستقل، عنصر حیاتی الگوریتم‌های مؤثر در تشخیص ، طبقه‌بندی و رگرسیون الگو است. ویژگی‌ها معمولاً عددی هستند، اما ویژگی‌های ساختاری مانند رشته‌ها و نمودارها در تشخیص الگوی نحوی استفاده می‌شوند. مفهوم "ویژگی" با متغیر توضیحی مورد استفاده در تکنیک های آماری مانند رگرسیون خطی مربوط است.
یک ویژگی عددی را می توان به راحتی با یک بردار ویژگی وصف کرد. یکی از راه‌های دستیابی به طبقه‌بندی باینری ، استفاده از یک تابع پیش‌بینی خطی (مربوط به پرسپترون ) با بردار ویژگی به عنوان ورودی است. این روش شامل محاسبه حاصل ضرب اسکالر بین بردار ویژگی و بردار وزن ها، واجد شرایط بودن مشاهداتی است که نتیجه آنها از حدی فراتر می رود.
الگوریتم‌های طبقه‌بندی از بردار ویژگی شامل طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه ، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های آماری مانند رویکردهای بیزی است .
در تشخیص کاراکتر ، ویژگی‌ها ممکن است شامل هیستوگرام شمارش تعداد پیکسل‌های سیاه در امتداد جهت‌های افقی و عمودی، تعداد سوراخ‌های داخلی، تشخیص ضربه و بسیاری موارد دیگر باشد.
در تشخیص گفتار ، ویژگی‌های تشخیص واج می‌تواند شامل نسبت نویز، طول صداها، قدرت نسبی، مطابقت فیلتر و بسیاری موارد دیگر باشد.
در الگوریتم‌های تشخیص هرزنامه ، ویژگی‌هایی ممکن است شامل وجود یا عدم وجود سرفصل‌های ایمیل مشخص، ساختار ایمیل، زبان، فراوانی عبارات خاص، صحت دستوری متن باشد.
در بینایی کامپیوتر ، تعداد زیادی ویژگی ممکن، مانند لبه ها و اشیاء وجود دارد.
در تشخیص الگو و یادگیری ماشین ، بردار ویژگی یک بردار n بعدی از ویژگی‌های عددی است که بیانگر برخی از شی‌ها است. بسیاری از الگوریتم‌ها در یادگیری ماشینی به نمایش عددی اشیا نیاز دارند، زیرا چنین نمایش‌هایی پردازش و تحلیل آماری را تسهیل می‌کنند. هنگام نمایش تصاویر، مقادیر ویژگی ممکن است با پیکسل های یک تصویر مطابقت داشته باشد، در حالی که هنگام نمایش متون، ویژگی ها ممکن است فراوانی وقوع اصطلاحات متنی باشد. بردارهای ویژگی معادل بردارهای متغیرهای توضیحی مورد استفاده در روش های آماری مانند رگرسیون خطی هستند. بردارهای مشخصه اغلب با استفاده از حاصل ضرب نقطه ای با وزن ها ترکیب می شوند تا یک تابع پیش بینی خطی بسازند که برای تعیین امتیاز برای پیش بینی استفاده می شود.
فضای برداری مرتبط با این بردارها اغلب فضای ویژگی نامیده می شود. به منظور کاهش ابعاد فضای ویژگی، تعدادی از تکنیک های کاهش ابعاد را می توان به کار گرفت.
ویژگی‌های سطح بالاتر را می‌توان از ویژگی‌های موجود دریافت کرد و به بردار ویژگی افزود. به عنوان مثال، برای مطالعه بیماری ها ویژگی "سن" مفید است و به عنوان "سن = "سال مرگ" منهای "سال تولد" تعریف می شود" . این فرآیند به عنوان ساخت ویژگی نامیده می شود. Liu, H., Motoda H. (1998) "Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining.", Kluwer Academic Publishers. Norwell, MA, USA. 1998. Piramuthu, S., Sikora R. T. Iterative feature construction for improving inductive learning algorithms. In Journal of Expert Systems with Applications. Vol. 36, Iss. 2 (March 2009), pp. 3401-3406, 2009 ساخت ویژگی به کارگیری مجموعه ای از عملگرهای سازنده برای مجموعه ای از ویژگی های موجود است که منجر به ساخت ویژگی های جدید می شود. نمونه هایی از این عملگرهای سازنده عبارتند از بررسی شرایط برابری {=، ≠}، عملگرهای حسابی {+،−،×، /}، عملگرهای آرایه {max(S)، min(S)، میانگین(S)} به عنوان و همچنین سایر عملگرهای پیچیده‌تر، برای مثال count(S,C) Bloedorn, E., Michalski, R. Data-driven constructive induction: a methodology and its applications. IEEE Intelligent Systems, Special issue on Feature Transformation and Subset Selection, pp. 30-37, March/April, 1998 که تعداد ویژگی‌های بردار ویژگی S را که برخی از شرایط C را برآورده می‌کنند، می‌شمارد یا، برای مثال، فاصله‌ها با سایر کلاس‌های تشخیص تعمیم‌یافته توسط برخی دستگاه‌های پذیرنده. ساخت ویژگی از دیرباز به عنوان ابزاری قدرتمند برای افزایش دقت و درک ساختار، به ویژه در مسائل با ابعاد بالا در نظر گرفته شده است. Breiman, L. Friedman, T., Olshen, R., Stone, C. (1984) "Classification and regression trees", Wadsworth کاربردها شامل مطالعات بیماری و تشخیص احساسات از گفتار است. Sidorova, J., Badia T. Syntactic learning for ESEDA.1, tool for enhanced speech emotion detection and analysis. Internet Technology and Secured Transactions Conference 2009 (ICITST-2009), London, November 9–12. IEEE
مجموعه اولیه ویژگی‌های خام می‌تواند زائد و بیش از حد بزرگ باشد که نمی‌توان آن را مدیریت کرد. بنابراین، یک مرحله مقدماتی در بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین و تشخیص الگو شامل انتخاب زیرمجموعه‌ای از ویژگی‌ها، یا ساخت مجموعه‌ای از ویژگی‌های جدید و کاهش‌یافته برای تسهیل یادگیری، و بهبود تعمیم و تفسیرپذیری است. .
استخراج یا انتخاب ویژگی ها ترکیبی از هنر و علم است. توسعه سیستم هایی برای انجام این کار به عنوان مهندسی ویژگی شناخته می شود. این امر مستلزم آزمایش احتمالات متعدد و ترکیب تکنیک های خودکار با شهود و دانش متخصص حوزه است . خودکار کردن این فرآیند یادگیری ویژگی است ، که در آن یک ماشین نه تنها از ویژگی ها برای یادگیری استفاده می کند، بلکه خود ویژگی ها را یاد می گیرد.
کارلوس کاستیلیو (; – ) بازیکن و مربی فوتبال اهل برزیل بود.
استان خودگردان خاکاس (به لاتین: Khakas Autonomous Oblast) یکی از ابلاست‌های خودمختار اتحاد شوروی در اتحاد جماهیر شوروی سوسیالیستی بود که در سرزمین کراسنویارسک واقع شده بود. این استان خودگردان بخشی از سرزمین کراسنویارسک در سال ۱۹۳۴ در منطقه جنوب شرقی روسیه بود.
تا سال ۱۹۹۱ میلادی، استان خودگردان خاکاس از نظر اداری تابع سرزمین کراسنویارسک بود. در ژوئیه ۱۹۹۱، وضعیت آن به یک جمهوری سوسیالیستی خودمختار شوروی ارتقا یافت و در فوریه ۱۹۹۲ به جمهوری خاکاسیا تبدیل شد.
ژوزه فریرا فرانکو با نام مستعار زکینیا (; – ) بازیکن فوتبال اهل برزیل بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال پالمیراس، باشگاه فوتبال نائوچیکو، باشگاه فوتبال اتلتیکو پارانائنزه، باشگاه فوتبال فلومیننزه، و باشگاه فوتبال سانتا کروز اشاره کرد.
علی‌رغم ماهیت علمی ثابت شده اختلال کم توجهی - بیش فعالی (ADHD)، هم تشخیص و هم درمان آن، از دهه ۱۹۷۰ محل مناقشه بوده‌است. این بحث بین پزشکان، معلمان، سیاست گذاران، والدین و رسانه‌ها وجود دارد که آیا ADHD در محدوده طبیعی رفتار است یا این که ADHD یک وضعیت ژنتیکی است. از دیگر زمینه‌های مناقشه می‌توان به استفاده از داروهای محرک در کودکان، روش تشخیص و امکان تجویز افراطی اشاره کرد. در سال ۲۰۰۹، مؤسسه ملی بهداشت و مراقبت‌های عالی، ضمن تأیید این مناقشه، بیان می‌کند که درمان‌ها و روش‌های تشخیص فعلی بر اساس دیدگاه غالب در منابع آکادمیک است.
تفاوت نرخ تشخیص بیماری در کشورهای مختلف، ایالت‌های درون یک کشور، نژادها یا قومیت‌ها، به این علت است که برخی عوامل دیگر به غیر از وجود علائم ADHD در تشخیص بیماری نقش دارند، اگرچه شیوع ADHD در سطح بین‌المللی ثابت است. Federation of ADHD 2021" برخی از جامعه شناسان ADHD را نمونه ای از پزشکی سازی رفتار غیر عادی می‌دانند، یعنی تبدیل مسئله غیر پزشکی عملکرد در مدرسه به یک مساله پزشکی. اکثر سیستم‌های درمانی و سلامت، ADHD را به عنوان یک اختلال واقعی، و حداقل در تعداد کمی از افراد با علائم شدید می‌پذیرند. در میان جوامع پزشکی، بحث عمدتاً بر تشخیص و درمان تعداد بسیار بیشتری از افراد با علائم خفیف متمرکز است.
بر اساس "راهنمای تشخیصی و آماری اختلال‌های روانی، ویراست پنجم" (DSM-5)، مرجع اصلی در تشخیص بالینی در ایالات متحده آمریکا، ADHD یک ناهنجاری عصبی تکوینی با نرخ شیوع در اکثر فرهنگ‌ها، حدود ۵٪ در کودکان و ۲٫۵٪ در بزرگسالان است. امروزه وجود ADHD به‌طور کلی پذیرفته شده‌است، اما بحث و جدل پیرامون این اختلال از دهه ۱۹۷۰ وجود داشته‌است. طبق DSM-5، علائم ADHD باید قبل از ۱۲ سالگی وجود داشته باشد، اما ادامه ADHD تا بزرگسالی غیر معمول نیست. گاهی اوقات والدین و مربیان به دلیل همپوشانی علائم با سایر ناتوانی‌های ذهنی، و اثربخشی گزینه‌های درمانی، به‌ویژه تجویز افراطی داروهای محرک، هنوز در مورد تشخیص اغراق شده در کودکان تردید دارند. با این حال، به گفته وینسنت پاریلو، استاد جامعه‌شناسی، "گروه والدین و مصرف‌کنندگان، مانند CHADD (کودکان و بزرگسالان مبتلا به اختلال کم توجهی - بیش فعالی)، تمایل دارند از دیدگاه پزشکی ADHD حمایت کنند.
در سال ۲۰۰۹، انجمن روان‌شناسی بریتانیا و کالج سلطنتی روان پزشکان، با همکاری مؤسسه ملی بهداشت و مراقبت‌های عالی (NICE)، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تشخیص و درمان ADHD را منتشر کردند. این دستورالعمل‌ها مطالعات فورد و همکاران را بررسی می‌کند که نشان می‌دهد ۳٫۶ درصد از پسران و ۰٫۸۵ درصد از دختران در بریتانیا واجد شرایط تشخیص ADHD با استفاده از معیارهای آمریکایی DSM-IV هستند. این دستورالعمل‌ها همچنین نشان دادند که در هنگام استفاده از معیارهای سخت‌گیرانه‌تر برای تشخیص ICD-10 اختلال هیپرکینتیک که عمدتاً در اروپا استفاده می‌شود، شیوع به ۱٫۵ درصد کاهش می‌یابد.
یک بررسی سیستماتیک از منابع علمی موجود در سال ۲۰۰۷ نشان داد که شیوع ADHD در سراسر جهان ۵٫۲۹ درصد است و تفاوت قابل توجهی در مقدار شیوع بین آمریکای شمالی و اروپا وجود ندارد. این بررسی تفاوت‌هایی را بین میزان شیوع در آمریکای شمالی و آفریقا و خاورمیانه نشان داد، اما هشدار داد که این ممکن است به دلیل تعداد کمتر مطالعات موجود در آن مناطق باشد.
بیماری‌زایی ADHD کاملاً مشخص نیست، با این حال تعداد زیادی از شواهد علمی نشان می‌دهد که این بیماری به دلیل ترکیب پیچیده‌ای از عوامل ژنتیکی و عوامل محیطی قبل از تولد و اوایل پس از زایمان است.
تحقیقات جامع و با کیفیت بالا تفاوت‌های کمی بین مغز بیماران ADHD و غیر ADHD پیدا کرده‌اند. جاناتان لئو و دیوید کوهن، توصیف ADHD را به عنوان یک اختلال رد می‌کنند و در سال‌های ۲۰۰۳ و ۲۰۰۴ ادعا کردند که تیمارهای کنترل برای استفاده از داروهای محرک در برخی از مطالعات حجمی لوبار ناکافی بوده‌است و این امر تعیین اینکه آیا خود ADHD یا داروهای روان‌گردان که در درمان ADHD استفاده می‌شود، مسئول کاهش ضخامت مشاهده شده در مناطق خاصی از مغز است غیرممکن می‌کند. آنها بر این باورند که بسیاری از مطالعات تصویربرداری عصبی، هم در گفتمان عمومی و هم در گفتمان علمی بیش از حد ساده‌سازی شده‌اند و علیرغم کمبودهای روش‌شناسی تجربی به آن وزن و اهمیت بی‌مورد داده می‌شود. بسیاری از مطالعات و متاآنالیزها تفاوت‌هایی را در جنبه‌های مختلف ساختار و عملکرد مغز نشان داده‌اند.
ADHD بسیار وراثتی است: مطالعات بر روی دوقلوها نشان می‌دهد که ژنتیک ۷۰ تا ۸۰ درصد تنوع در ADHD را توضیح می‌دهد. همچنین شواهد قوی برای حمایت از فعل و انفعالات ژنتیکی-محیطی با برخی از عوامل محیطی جنینی و اوایل پس از زایمان وجود دارد. با این حال، برخی وجود یک ارتباط ژنتیکی زیر سؤال برده‌اند زیرا هیچ ژن واحدی یافت نشده‌است. از این رو ADHD به عنوان مشکل وراثت‌پذیری گمشده شناخته می‌شود، که آن را با بسیاری از ویژگی‌های دیگر ارثی انسانی مانند اسکیزوفرنی مشترک می‌کند. در سال ۲۰۰۰، دکتر جوزف گلنمولن اظهار داشت که «علیرغم اطلاعات نادرست رایج، هیچ ادعایی مبنی بر وجود یک ژن برای یک بیماری روان‌پزشکی نتوانسته آزمون زمان پشت سر بگذارد. اگرچه تئوری‌های زیادی وجود دارد، اما هیچ سبب شناسانه قطعی بیولوژیکی، عصبی یا ژنتیکی برای "بیماری روانی" وجود ندارد." نویسندگان یک تحقیق مروری سبب شناسانه بر ADHD در سال ۲۰۰۴ خاطرنشان کردند: "اگرچه چندین جست‌وجوی ژنومی، مناطق کروموزومی را شناسایی کرده‌اند که پیش‌بینی می‌شود حاوی ژن‌هایی باشد که در استعداد ADHD نقش دارند، تا به امروز هیچ ژن واحدی با سهم عمده در ADHD شناسایی نشده‌است." با این حال، چندین مطالعه و بررسی بزرگ از اینکه ADHD در بیشتر موارد چند ژنتیک است، حمایت می‌کند، که ناشی از تعامل پیچیده بین چندین ژن است – هیچ ژن واحدی وجود ندارد که باعث اکثر موارد ADHD شود.
برخی از نظریه‌های ساخت‌گرایی اجتماعیِ ADHD اجماع پزشکی غالب را که ADHD دارای یک پاتوفیزیولوژی و مؤلفه‌های ژنتیکی متمایز است، رد می‌کنند. علائم ADHD نیز از نظر اخلاقی ویژگی‌های مشکوک هستند، به همین دلیل است که این علائم نامناسب توصیف می‌شوند. بسیاری از ساخت‌گرایان اجتماعی، دیدگاه‌های جبرگرایانه رفتار را زیر سؤال می‌برند، مانند دیدگاه‌هایی که گاهی در روان‌شناسی رفتاری/غیرطبیعی و علوم زیستی مطرح می‌شوند. نگرانی‌هایی دربارهٔ آستانه آسیب‌شناسی علائم و اینکه چگونه ساختارهای اجتماعی پیرامون علائم و تشخیص ADHD ممکن است بین فرهنگ‌ها متفاوت باشد، مطرح شده‌است. نظریه ساخت اجتماعیِ ADHD استدلال می‌کند که اختلال کم توجهی - بیش فعالی لزوماً یک آسیب‌شناسی واقعی نیست، اما تشخیص ADHD توضیحی ساخته شده اجتماعی برای توصیف رفتارهایی است که به سادگی هنجارهای اجتماعی تجویز شده را برآورده نمی‌کنند.
به نظر می‌رسد برخی از طرفداران نظریه ساخت اجتماعی ADHD این اختلال را واقعی می‌دانند، اگرچه در برخی فرهنگ‌ها افراطی تشخیص داده شده‌است. این طرفداران به DSM IV استناد می‌کنند، که در ایالات متحده برای تعریف و تشخیص بیماری روانی مورد علاقه است، و به سطوح ADHD سه تا چهار برابر بالاتر از معیارهای ICD 10، راهنمای تشخیصی مورد علاقه سازمان بهداشت جهانی، می‌رسد. یکی از طرفداران محبوب این نظریه، توماس ساس، استدلال کرده‌است که ADHD «اختراع شده و کشف نشده‌است.»
پیتر برگین و سامی تیمیمی مخالف آسیب‌شناسی علائم ADHD هستند. سامی تیمیمی، که یک روان‌پزشک کودک و نوجوان است و با NHS کار می‌کند، استدلال می‌کند که ADHD یک اختلال عینی نیست، بلکه جوامع غربی باعث ایجاد استرس در خانواده‌ها می‌شود، که به نوبه خود عوامل محیطی را برای کودکان ایجاد می‌کند که علائم ADHD را بیان می‌کنند. آن‌ها همچنین معتقدند والدینی که احساس می‌کنند در مسئولیت‌های فرزندپروری خود شکست خورده‌اند، می‌توانند از برچسب ADHD برای رفع گناه و سرزنش خود استفاده کنند. دیدگاه تیمیمی به دلیل استفاده از استنادات گزینشی و منابع مشکوک به شدت توسط راسل بارکلی و بسیاری از کارشناسان دیگر مورد انتقاد قرار گرفته‌است.
یک استدلال رایج علیه مدل پزشکی ADHD بیان می‌کند که اگرچه ویژگی‌هایی که ADHD را تعریف می‌کنند وجود دارند و ممکن است قابل اندازه‌گیری باشند، اما در طیف رفتار طبیعی انسان سالم قرار دارند و ناکارآمد نیستند. همان‌طور که توماس ساسز می‌گوید، همه مشکلات و سختی‌هایی دارند که باید به عنوان «مشکلات زندگی» طبقه‌بندی شوند، نه بیماری‌های روانی یا بیماری. با این حال، طبق تعریف، برای تشخیص اختلال روانی، علائم باید به عنوان ایجاد ناراحتی در فرد یا به ویژه ناسازگار تفسیر شوند. در ایالات متحده، راهنمای تشخیصی و آماری (DSM-IV) مستلزم این است که «برخی اختلالات ناشی از علائم در دو یا چند موقعیت وجود داشته باشد» و «باید شواهد واضحی از اختلال قابل توجه در عملکرد اجتماعی، مدرسه یا کار برای تشخیص ADHD وجود داشته باشد.»
در این دیدگاه، در جوامعی که انفعال و نظم بسیار ارزشمند است، ممکن است آنهایی که در انتهای فعال طیف فعال - غیرفعال قرار دارند به عنوان مشکل دار در نظر گرفته شوند. تعریف پزشکی رفتار آنها (از طریق برچسب‌های پزشکی مانند ADHD) به منظور عدم سرزنش کسانی است که باعث این مشکل می‌شوند. با این حال، به دلیل بعضی از مطالعات که به تفاوت‌های روانشناختی و اجتماعی قابل توجهی بین افراد مبتلا به این اختلال و کسانی که این بیماری را ندارند، دیدگاه «ساختار اجتماعی سخت گیرانه» بحث‌برانگیز است. دلایل خاص این تفاوت‌ها مشخص نیست و این چیزی جز تفاوت در رفتار را نشان نمی‌دهد. مطالعات همچنین وجود تفاوت‌های عصب شناسانه را نشان داده‌اند، اما اینکه آیا این به جای یک علت، به معنای اثر است یا خیر، ناشناخته است. چنین تفاوت‌هایی را می‌توان به داروهایی که معمولاً برای افراد مبتلا به این اختلال تجویز می‌شود نسبت داد. مطالعات همچنین توانسته‌اند ADHD را از سایر اختلالات روان‌پزشکی در علائم، ویژگی‌های مرتبط، دوره زندگی و بیماری‌های همراه متمایز کنند.
جرالد کولز، روان‌شناس تربیتی و سابقاً دانشیار روان‌پزشکی بالینی در دانشکده پزشکی رابرت وود جانسون و دانشگاه روچستر که مطالب زیادی در مورد سوادآموزی و ناتوانی‌های یادگیری نوشته‌است، تأکید می‌کند که برنامه‌های حزبی و سیاسی پشت سیاست‌گذاران آموزشی وجود دارد و تحقیقات علمی که آنها برای حمایت از استدلال‌های خود در مورد آموزش سوادآموزی استفاده می‌کنند ناقص است. این شامل این ایده است که توضیحات عصب شناسانه برای ناتوانی‌های یادگیری وجود دارد. جرالد کولز استدلال می‌کند که افت یا شکست تحصیلی مدرسه باید هم در زمینه محیط یادگیری و هم در زمینه توانایی‌های فردی، رفتار، زندگی خانوادگی و روابط اجتماعی کودک مورد بررسی و درمان قرار گیرد. او سپس مدل جدیدی از مشکلات یادگیری را ارائه می‌دهد که در آن محیط خانواده و مدرسه عوامل اصلی موفقیت تحصیلی هستند. در این پارادایم تعاملی، نگرش‌ها و روش‌های آموزشی مهم‌تر از نقاط قوت یا کمبودهای ذاتی کودک است.
در طول دو دهه گذشته تحقیقات بیشتری در مورد عملکرد مغز انجام شده‌است تا این ایده را تقویت کند که اختلال کم توجهی - بیش فعالی یک موضوع اختلال عملکرد اجرایی است. مغز مردان و زنان تفاوت‌هایی را نشان می‌دهد، که به‌طور بالقوه می‌تواند به توضیح اینکه چرا ADHD در پسران و دختران متفاوت است، کمک کند. روش فعلی تشخیص بر اساس استفاده از DSM-5 به همراه معاینه فیزیکی و بصری است.
تشخیص افراطی معمولاً به کودکانی گفته می‌شود که مبتلا به ADHD تشخیص داده می‌شوند، اما نباید چنین باشد. این موارد به عنوان "موارد مثبت کاذب" نامیده می‌شوند. با این حال، «وجود مثبت کاذب به تنهایی نشان دهنده تشخیص افراطی نیست». اگر عدم دقت به‌طور مداوم در میزان تشخثیص‌ها یا در خود فرایند تشخیص دیده شود، ممکن است شواهدی از تشخیص افراطی باشد. «برای تشخیص افراطی ADHD، مقادیر مثبت کاذب (یعنی کودکانی که به طور نامناسب دارای ADHD تشخیص داده شده‌اند) باید بطور قابل ملاحظه ای از مقادیر منفی کاذب (کودکان دارای ADHD که شناسایی یا تشخیص داده نشده‌اند) بیشتر باشند.» میزان شیوع ADHD در کودکان ۸ تا ۱۵ ساله که در گروه‌های اجتماعی زندگی می‌کنند ۷٫۸ درصد است. با این حال، تنها ۴۸ درصد از افراد جمعیت نمونه دارای ADHD در طول ۱۲ ماه گذشته هیچ گونه مراقبت بهداشت روانی دریافت نکرده بودند.
همچنین شواهدی مبنی بر تفاوت‌های احتمالی نژادی و قومی در شیوع ADHD وجود دارد. برخی بر این باورند که این ممکن است به دلیل برداشت‌های متفاوت از آنچه که به عنوان رفتار مخرب، بی‌توجهی و بیش فعالی می‌شناسیم، باشد.
بعضی بر این باور اند که تشخیص افراطی در جوامع مرفه یا همگن‌تر بیشتر اتفاق می‌افتد، در حالی که "کم تشخیصی" در جوامع فقیرتر و اقلیت‌ها به دلیل کمبود منابع و عدم دسترسی مالی شایع تر است. کسانی که بیمه درمانی ندارند کمتر مبتلا به ADHD تشخیص داده می‌شوند. همچنین اعتقاد بر این است که «توزیع تشخیص ADHD در راستای شرایط اجتماعی-اقتصادی قرار می‌گیرد»، با توجه به میزان ثروت در یک محله؛ بنابراین، بکارگیری دستورالعمل‌های کشوری و عمومی در سطوح محلی و موارد خاص، مانند مواردی که ارجاع به پزشک امکان ندارد، کمبود منابع وجود دارد یا بیمار بیمه نشده‌است، به ایجاد یک تشخیص نادرست ADHD کمک می‌کند.
توسعه می‌تواند بر درک علائم مربوط به ADHD تأثیر بگذارد. ADHD به عنوان یک اختلال مزمن در نظر گرفته می‌شود که در دوران کودکی ایجاد می‌شود و تا بزرگسالی ادامه می‌یابد. با این حال، برخی تحقیقات نشان می‌دهد که با بزرگ شدن و بلوغ کودکان در بزرگسالی، علائم ADHD کاهش می‌یابد. هم‌زمان با ورود کودکان به مرحله نوجوانی، شایع‌ترین گزارشگران علائم ADHD، یعنی والدین و معلمان، تمایل دارند صرفاً بر روی رفتارهای مؤثر بر عملکرد تحصیلی تمرکز کنند. برخی تحقیقات نشان داده‌اند که علائم اولیه ADHD عامل تشخیصی قوی در رتبه‌بندی‌های والدین بود، اما برای گروه‌های سنی خاص متفاوت بود. بیش فعالی یک عامل تشخیصی ADHD در کودکان بود، در حالی که بی‌توجهی عامل تشخیصی قوی تری در نوجوانان بود.
مسائل مربوط به همبودی (وجود همزمان دو بیماری) یکی دیگر از دلایل احتمالی در دفاع از استدلال تشخیص افراطی است. حدود ۷۵ درصد از کودکان مبتلا به ADHD دارای معیارهایی برای برخی تشخیص‌های روان‌پزشکی دیگر هستند. در میان کودکان مبتلا به ADHD، حدود ۲۵ تا ۳۰ درصد دارای اختلالات اضطرابی، ۹ تا ۳۲ درصد افسردگی، ۴۵ تا ۸۴ درصد اختلال نافرمانی مقابله‌جویانه و ۴۴ تا ۵۵ درصد از نوجوانان دارای اختلال سلوک هستند. اختلالات یادگیری در ۲۰ تا ۴۰ درصد از کودکان دارای ADHD دیده می‌شود.
توضیح احتمالی دیگر در مورد تشخیص افراطی ADHD «اثر نسبی سن» است که برای کودکان هر دو جنس اعمال می‌شود. احتمال اینکه کودکان کوچکتر به‌طور نامناسبی با ADHD تشخیص داده شوند و با داروهای تجویزی درمان شوند، بیشتر از همسالان بزرگترشان در همان کلاس است. کودکانی که تقریباً یک سال کوچک‌تر هستند، نسبت به همکلاسی‌های خود نابالغ‌تر به نظر می‌رسند، که بر عملکرد تحصیلی و ورزشی آنها تأثیر می‌گذارد.
بحث عدم تشخیص، یا تشخیص «منفی کاذب» نیز به‌طور ویژه در مقالات مربوط به ADHD در میان بزرگسالان، دختران و جوامع محروم مورد بحث قرار گرفته‌است. برآورد می‌شود که در جمعیت بزرگسال، میزان ADHD چیزی بین ۴ تا ۶ درصد است. با این حال، تنها ۱۱٪ از این بزرگسالان مبتلا به ADHD در واقع سنجش، یا هر نوع درمانی را دریافت می‌کنند. بین ۳۰ تا ۷۰ درصد از کودکان مبتلا به ADHD حداقل یکی از علائم اختلال بیش فعالی را در بزرگسالی گزارش می‌کنند و ۳۰ تا ۵۰ درصد هنوز معیارهای تشخیصی برای تشخیص ADHD را دارند.
تحقیقاتی که در مورد تفاوت‌های جنسیتی شده‌است نیز دلایلی را برای عدم تشخیص ADHD در بین دختران نشان می‌دهد. نسبت مرد به زن ۴ به ۱ است و ۹۲ درصد از دختران مبتلا به ADHD یک تشخیص زیرگروهی که عمدتاً به آن توجه نمی‌شود را دریافت می‌کنند. این تفاوت در جنسیت را می‌توان (برای اکثریت) با روش‌های متفاوتی که پسران و دختران علائم این اختلال خاص را نشان می‌دهند توضیح داد. به‌طور معمول، زنان مبتلا به ADHD رفتارهای مخرب کمتر و رفتارهای درونی سازی شده بیشتری از خود نشان می‌دهند. دختران معمولاً مشکلات رفتاری کمتری نشان می‌دهند، رفتارهای پرخاشگرانه کمتری از خود نشان می‌دهند، کمتر تکانشی هستند و نسبت به پسران مبتلا به ADHD کمتر بیش فعال هستند. این الگوهای رفتاری با احتمال کمتری ممکن است محیط کلاس یا خانه را مختل کند، بنابراین به والدین و معلمان این امکان را می‌دهد که به راحتی وجود یک مشکل بالقوه را نادیده بگیرند یا از آن بگذرند. به نظر می‌رسد معیارهای تشخیصی کنونی بیشتر به مردان اختصاص دارد تا به زنان، و ویژگی‌های ADHD مردان بیش از حد نشان داده می‌شود. این امر باعث می‌شود بسیاری از زنان و دختران مبتلا به ADHD نادیده گرفته شوند.
همان‌طور که قبلاً گفته شد، اعتقاد بر این است که تشخیص نادرست در جوامع محروم تر نیز دیده می‌شود. این جوامع فقیرتر هستند و اقلیت‌های بیشتری دارند. بیش از ۵۰ درصد از کودکانی که به سلامت روان نیاز دارند، ارزیابی یا درمان را دریافت نمی‌کنند. دسترسی به خدمات و منابع سلامت روان بر اساس طیف وسیعی از عوامل، مانند «جنسیت، سن، نژاد یا قومیت و بیمه سلامت» متفاوت است؛ بنابراین، کودکانی که مستحق تشخیص ADHD هستند ممکن است هرگز این معاینه را دریافت نکنند و در آمار شیوع تشخیص نشان داده نشوند.
در سال ۲۰۰۵، در ایالات متحده ۸۲ درصد از معلمان تشخیص افراطی ADHD داده‌اند در حالی که سه درصد آن‌ها دچار کم تشخیصی شده‌اند. در چین ۱۹ درصد از معلمان تشخیص افراطی ADHD داده‌اند در حالی که ۵۷ درصد آن‌ها دچار کم تشخیصی شده‌اند.
انجمن روان‌شناسی بریتانیا در گزارشی در سال ۱۹۹۷ اظهار داشت که پزشکان و روان‌پزشکان نباید از الگوی آمریکایی استفاده از برچسب‌های پزشکی برای چنین طیف گسترده‌ای از اختلالات مرتبط با کم توجهی پیروی کنند: «این ایده که کودکانی که در کلاس شرکت نمی‌کنند یا نمی‌نشینند یک اختلال روانی دارند، توسط اکثر پزشکان بریتانیایی مورد توجه قرار نمی‌گیرد." NICE، با همکاری دیگران، دستورالعمل‌هایی را برای تشخیص و درمان ADHD منتشر می‌کند. آخرین به روز رسانی در سال ۲۰۱۹ منتشر شد.
تفاوت‌های قابل توجهی در الگوهای تشخیص بر اساس تولد در کودکان در سن مدرسه وجود دارد. کودکانی که نسبتاً با سن کمتر از سن شروع مدرسه نسبت به سایرین در محیط کلاس درس هستند، بیشتر در معرض تشخیص ابتلا به ADHD هستند. پسرانی که در ماه دسامبر متولد شده‌اند و سن مدرسه در آن ۳۱ دسامبر بوده‌است، ۳۰ درصد بیشتر از سایر متولدین ژانویه در معرض تشخیص و ۴۱ درصد درحال درمان هستند. دخترانی که در ماه دسامبر متولد شده‌اند، درصد تشخیص ۷۰ و ۷۷ درصد بیشتر از دخترانی که در ماه بعد متولد شده‌اند، مورد درمان قرار گرفته‌اند. گزارش شده‌است که کودکانی که در ۳ روز آخر یک سال به دنیا آمده‌اند، نسبت به کودکانی که در ۳ روز اول یک سال به دنیا آمده‌اند، سطوح تشخیص و درمان ADHD به‌طور قابل توجه بالاتری دارند. مطالعات نشان می‌دهد که تشخیص ADHD مستعد تجزیه و تحلیل ذهنی و شخصی است.
توصیه‌های مدیریت ADHD برای هر کشور متفاوت است و معمولاً شامل ترکیبی از مشاوره، تغییر سبک زندگی و دارو می‌شود. دستورالعمل بریتانیا فقط داروها را به عنوان خط اول درمان در کودکانی که علائم شدید دارند توصیه می‌کند و برای آن‌هایی که علائم متوسطی دارند زمانی دارو استفاده می‌شود که یا از مشاوره امتناع می‌کنند یا با مشاوره بهبود نمی‌یابند. دستورالعمل‌های کانادا و آمریکا توصیه می‌کنند که داروها و رفتار درمانی با هم به‌عنوان یک درمان خط اول استفاده شوند، مگر در کودکان پیش‌دبستانی.
مؤسسه ملی سلامت روان، محرک‌ها را برای درمان ADHD توصیه می‌کند واعلام کرد که «تحت نظارت پزشکی، داروهای محرک بی‌خطر تلقی می‌شوند». یک بررسی بر روی کلاس دارویی در سال ۲۰۰۷ هیچ شواهدی مبنی بر تفاوت در اثربخشی یا عوارض جانبی در محرک‌هایی که معمولاً تجویز می‌شوند، پیدا نکرد.
بین سال‌های ۱۹۹۳ و ۲۰۰۳، استفاده از داروهایی که ADHD را درمان می‌کنند در سطح جهانی تقریباً سه برابر افزایش یافت. اکثر داروهای ADHD در ایالات متحده تجویز می‌شوند. در دهه ۱۹۹۰، ۹۰ درصد از مصرف جهانی محرک‌هایی مانند متیل فنیدات و دکستروآمفتامین را ایالات متحده به خود اختصاص داد. در اوایل دهه ۲۰۰۰، به دلیل افزایش استفاده در سایر کشورها، این میزان به ۸۰ درصد کاهش یافت. در سال ۲۰۰۳، پزشکان در بریتانیا حدود یک دهم میزان سرانه متیل فنیدات مورد استفاده در ایالات متحده را تجویز می‌کردند، در حالی که فرانسه و ایتالیا تقریباً یک بیستم ایالات متحده محرک‌ها را مصرف می‌کردند. با این حال، گزارش جهانی مواد مخدر در سال ۲۰۰۶ که توسط دفتر مبارزه با مواد مخدر و جرم سازمان ملل منتشر شد، نشان داد که ایالات متحده تنها ۱۷ درصد از بازار جهانی دکستروآمفتامین را تشکیل می‌دهد. آنها ادعا می‌کنند که در اوایل دهه ۲۰۰۰ استفاده از آمفتامین «در اروپا گسترده بوده‌است.»
در سال ۱۹۹۹، مطالعه‌ای که بر روی ۱۲۸۵ کودک و والدین آنها در چهار جامعه آماری در ایالات متحده انجام شد که نشان داد ۱۲٫۵ درصد از کودکانی که معیارهای ADHD را داشتند طی ۱۲ ماه گذشته با محرک‌ها درمان شده بودند. در می ۲۰۰۰، ترنس وودورث، معاون مدیر DEA اعلام کرد که سهمیه ریتالین از ۱۷۶۸ کیلوگرم در سال ۱۹۹۰ به ۱۴۹۵۷ کیلوگرم در سال ۲۰۰۰ افزایش یافته‌است. علاوه بر این، IMS Health نشان داد که تعداد نسخه‌های Adderall از ۱٫۳ میلیون در سال ۱۹۹۶ به نزدیک به ۶ میلیون در سال ۱۹۹۹ افزایش یافته‌است.
برخی از والدین و متخصصان در مورد عوارض جانبی داروها و مصرف طولانی مدت آنها سؤالاتی را مطرح کرده‌اند. مطالعات تصویربرداری پرتو مغناطیسی نشان می‌دهد که درمان طولانی‌مدت با آمفتامین یا متیل فنیدات، ناهنجاری‌های ساختار و عملکرد مغز را در افراد مبتلا به ADHD کاهش می‌دهد و عملکرد هسته دمی سمت راست را بهبود می‌بخشد. در ۹ فوریه ۲۰۰۶، سازمان غذا و داروی ایالات متحده رای به توصیه یک هشدار «جعبه سیاه» برای خطرات قلبی عروقی داروهای محرک مورد استفاده برای درمان ADHD داد. متعاقباً، USFDA مطالعاتی را انجام داد که نشان داد در کودکان، بزرگسالان جوان و بزرگسالان هیچ ارتباطی بین عوارض جدی قلبی عروقی (مرگ ناگهانی، انفارکتوس میوکارد و سکته مغزی) و استفاده پزشکی از آمفتامین یا سایر محرک‌های ADHD وجود ندارد.
اثرات آمفتامین و متیل فنیدیت بر تنظیم ژن وابسته به دوز و مسیر هستند. بیشتر تحقیقات در مورد تنظیم ژن و اعتیاد بر اساس مطالعات حیوانی با تزریق آمفتامین داخل وریدی در دوزهای بسیار بالا انجام شده‌است. مطالعات معدودی که از دوزهای درمانی انسانی معادل (تعدیل شده با وزن) و تجویز خوراکی استفاده کرده‌اند، نشان می‌دهد که این تغییرات، در صورت وقوع، نسبتاً جزئی هستند. اثرات طولانی مدت مصرف مزمن متیل فنیدات بر مغز در حال رشد و اختلالات سلامت روان در زندگی بعدی ناشناخته است. با وجود این، بین ۰٫۵۱٪ تا ۱٫۲۳٪ از کودکان بین ۲ تا ۶ سال در ایالات متحده داروهای محرک مصرف می‌کنند. داروهای محرک برای این گروه سنی تأیید نشده‌است.
در افرادی که در طول درمان با محرک، افزایش قد و وزن غیرطبیعی را تجربه می‌کنند، در صورتی که درمان با محرک برای مدت کوتاهی قطع شود، انتظار می‌رود که بازگشت به سطوح طبیعی رخ دهد. میانگین کاهش قد نهایی بزرگسالان در درمان مستمر محرک در یک دوره ۳ ساله ۲ سانتی‌متر است. آمفتامین‌ها خطر روان پریشی را در مقایسه با متیل فنیدیت در بیماران ADHD دو برابر می‌کند.