الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
تطبيقات التعلم العميق في المعلوماتية الحيوية والطبية المعتمدة على إنترنت الأشياء: مراجعة منهجية للأدبيات
2024 | المؤلف: Zahra Mohtasham‐Amiri وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة البحثية نظرة شاملة على تطبيق تقنيات التعلم العميق (DL) في مجال المعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الطبية المعتمدة على إنترنت الأشياء (IoT). تبرز الأهمية المتزايدة للتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) في تحسين نتائج الرعاية الصحية من خلال التحليل الفوري للبيانات المعقدة. يصنف المؤلفون أحدث حلول DL إلى خمسة أنواع متميزة: الشبكات العصبية التلافيفية، الشبكات…
-
الدرس: هجوم حقن بيانات زائفة متعدد التسميات باستخدام التعلم العميق للكشف عن المواقع
2024 | المؤلف: Jiwei Tian وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم التقدم في أساليب التعلم العميق لاكتشاف وتحديد هجمات حقن البيانات الزائفة (FDIA)، مع التركيز بشكل خاص على هجمات حقن البيانات الزائفة العدائية (AFDIA). بينما تناولت الأبحاث السابقة اكتشاف FDIA ذات التسمية الواحدة، يحدد المؤلفون فجوة كبيرة في دراسة الهجمات الدفاعية العدائية في سياق اكتشاف المواقع المتعددة التسمية لـ FDIA. لمعالجة ذلك، يقدمون…
-
تقييم نماذج التنبؤ السريرية (الجزء 1): من التطوير إلى التحقق الخارجي
2024 | المؤلف: Gary S. Collins وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقييم نماذج التنبؤ أمر ضروري بسبب تأثير تصميم الدراسة وتحليل البيانات على أدائها التنبؤي عند تطبيقها على بيانات جديدة من السكان المستهدفين. بينما قد يظهر نموذج أداء ممتاز خلال التطوير، فإن هذا لا يضمن نتائج مماثلة في السياقات الخارجية. لذلك، فإن دراسات التحقق ضرورية لتقييم موثوقية وقابلية تعميم نماذج التنبؤ. لتحسين تطوير النموذج وتقييمه، يُوصى…
-
معالجة البيانات الآلية وهندسة الميزات لتطبيقات التعلم العميق والبيانات الضخمة: استبيان
2024 | المؤلف: Alhassan Mumuni وآخرون | المجلة: Journal of Information and Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في أتمتة مهام معالجة البيانات ضمن خطوط أنابيب التعلم العميق، مع التأكيد على أهمية هذه التطورات في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقات البيانات الضخمة. تركز أساليب الذكاء الاصطناعي الحديثة على تصميم خوارزميات تتعلم من البيانات، لا سيما من خلال التعلم العميق المراقب، مما سهل إنشاء أنظمة التعلم الآلي.…
-
دراسة طولية حول اعتماد الذكاء الاصطناعي: فهم دوافع تغيير سلوك استخدام ChatGPT في التعليم العالي
2024 | المؤلف: Athanasios Polyportis | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث ورقة البحث في اعتماد الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديداً ChatGPT، في التعليم العالي، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى فحص شامل لسلوكيات استخدام الطلاب على مر الزمن. تم إجراء مسح طولي بين طلاب التعليم العالي الهولنديين لتقييم كيفية تطور استخدامهم لـ ChatGPT، مما كشف عن انخفاض ملحوظ في الاستخدام على مدار شهر واحد.…
-
تعزيز كشف احتيال بطاقات الائتمان: نهج تعلم آلي جماعي
2024 | المؤلف: Abdul Rehman Khalid وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان في سياق زيادة المعاملات الرقمية، مقترحة نموذج جديد للتعلم الآلي الجماعي لتعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال. يحدد المؤلفون قيودًا كبيرة في أنظمة الكشف عن الاحتيال الحالية، مثل عدم توازن البيانات، وتحول المفاهيم، ومعدلات عالية من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. للتغلب على هذه التحديات، يقدمون نموذجًا جماعيًا…
-
تأثير العينة العشوائية الزائدة والعينة العشوائية الناقصة على أداء نماذج التنبؤ المطورة باستخدام بيانات الصحة الملاحظة
2024 | المؤلف: Cynthia Yang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، قام المؤلفون بفحص تأثيرات العينة العشوائية الزائدة والعينة العشوائية الناقصة على أداء نماذج التنبؤ السريرية، تحديدًا ضمن مجموعة من الأفراد الذين يعانون من الاكتئاب المعالج بالأدوية. باستخدام أربعة قواعد بيانات صحية كبيرة، قام الباحثون بتطوير والتحقق الخارجي من إجمالي 1,566 نموذجًا للتنبؤ باستخدام ثلاثة مصنفات: الانحدار اللوجستي لاسو، والغابة العشوائية، وXGBoost. قامت…
-
MM-LLMs: التقدمات الحديثة في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط
2024 | المؤلف: Duzhen Zhang وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة، يقدم المؤلفون مسحًا شاملًا لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MM-LLMs)، مع تسليط الضوء على التقدم الكبير الذي تم إحرازه على مدار العام الماضي. تعزز هذه النماذج نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (LLMs) من خلال دمج المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط من خلال استراتيجيات تدريب فعالة من حيث التكلفة، مما يحافظ على قدراتها على التفكير…
-
تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع للطب
2024 | المؤلف: Guangzhi Xiong وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يناقش المؤلفون قيود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الإجابة على الأسئلة الطبية (QA)، وخاصة القضايا المتعلقة بالهلوسة والمعلومات القديمة. لمعالجة هذه التحديات، يقترحون تقييم استرجاع المعلومات الطبية المعزز بالتوليد (MIRAGE)، وهو معيار يتكون من 7,663 سؤالاً مأخوذة من خمسة مجموعات بيانات طبية للإجابة على الأسئلة. أجرى المؤلفون تجارب واسعة باستخدام مجموعة أدوات…
-
DeepSeekMoE: نحو التخصص النهائي للخبراء في نماذج اللغة المختلطة من الخبراء
2024 | المؤلف: Damai Dai وآخرون | المجلة: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون بنية DeepSeek-MoE، المصممة لتعزيز تخصص الخبراء ضمن نماذج مزيج الخبراء (MoE)، خاصة في سياق نماذج اللغة الكبيرة. تكافح الهياكل التقليدية لمزيج الخبراء، مثل GShard، لضمان أن يطور الخبراء معرفة متميزة ومركزة. لمعالجة ذلك، تستخدم DeepSeek-MoE استراتيجيتين رئيسيتين: أولاً، تقسم الخبراء بدقة إلى \(mN\) وحدة وتفعيل \(mK\) منها، مما يسمح باختيار…