التصنيف: علوم اتخاذ القرار (Decision Sciences)

هيلفورمر: نموذج تعلم عميق قائم على الانتباه لتوقع أسعار العملات المشفرة Helformer: an attention-based deep learning model for cryptocurrency price forecasting

أصبحت العملات المشفرة فئة أصول مهمة، تجذب اهتمامًا كبيرًا من المستثمرين والباحثين بسبب إمكاناتها لتحقيق عوائد مرتفعة على الرغم من تقلبات الأسعار الكامنة. غالبًا ما تفشل طرق التوقع التقليدية في التنبؤ بدقة بحركات الأسعار لأنها لا تأخذ في الاعتبار الطبيعة غير الخطية وغير الثابتة لبيانات العملات المشفرة. استجابةً لهذه التحديات، يقدم هذا البحث نموذج Helformer،…
تحليل تغطية المراجع لـ OpenAlex مقارنةً بـ Web of Science و Scopus Reference coverage analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus

OpenAlex هو مصدر واعد مفتوح المصدر للبيانات الوصفية الأكاديمية، ومنافس لمصادر الملكية الراسخة، مثل Web of Science وScopus. حيث يوفر OpenAlex بياناته مجانًا وبشكل مفتوح، فإنه يسمح للباحثين بإجراء دراسات بيبليومترية يمكن إعادة إنتاجها في المجتمع دون حواجز ترخيص. ومع ذلك، نظرًا لأن OpenAlex هو مصدر يتطور بسرعة والبيانات الموجودة فيه تتوسع وتتغير بسرعة أيضًا،…
أثر أداء ESG المدفوع بالذكاء الاصطناعي على التنمية المستدامة للشركات المملوكة للدولة المركزية المدرجة The impact of artificial intelligence-driven ESG performance on sustainable development of central state-owned enterprises listed companies

يوبينغ شياو ولي شياو في السنوات الأخيرة، تقدمت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة ووجدت تطبيقات واسعة في إدارة الشركات. أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأداء في مجالات البيئة والمجتمع والحوكمة (ESG) وتعزيز التنمية المستدامة نقطة محورية لكل من الأكاديميا والصناعة. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف تأثير ممارسات ESG المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على أداء التنمية المستدامة…
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية Artificial Intelligence in Financial and Supply Chain Optimization: Predictive Analytics for Business Growth and Market Stability in The USA

تدرس هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تحسين عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي في الولايات المتحدة الأمريكية. تبحث البحث في كيفية تعزيز التحليلات التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لنمو الأعمال واستقرار الأسواق. يتم استخدام مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة التحديات المختلفة: تُستخدم شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل…
الدور الوسيط للرضا في العلاقة بين الفائدة المدركة، وسهولة الاستخدام المدركة، ونية الطلاب السلوكية لاستخدام ChatGPT The mediating role of satisfaction in the relationship between perceived usefulness, perceived ease of use and students’ behavioural intention to use ChatGPT

ChatGPT هو نموذج لغوي متقدم للغاية يمكن أن يحدث ثورة في تجارب التعلم للطلاب من خلال تقديم المساعدة والمعلومات التي يحتاجونها. نظرًا للاتجاه المتزايد للمؤسسات التعليمية في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في عمليات التعليم والتعلم، من الضروري فهم العوامل التي ستؤدي إلى قبول واستخدام هذه التقنيات من قبل الطلاب. باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا، درست هذه…
تطبيق مبادئ FAIR على سير العمل الحاسوبي Applying the FAIR Principles to computational workflows

تظهر الاتجاهات الحديثة في العلوم الحاسوبية وعلوم البيانات اعترافًا متزايدًا واعتمادًا على سير العمل الحاسوبية كأدوات للإنتاجية وإمكانية التكرار التي تعمل أيضًا على ديمقراطية الوصول إلى المنصات ومعرفة المعالجة. كأشياء رقمية يجب مشاركتها واكتشافها وإعادة استخدامها، تستفيد سير العمل الحاسوبية من مبادئ FAIR، التي تعني قابلة للاكتشاف، وقابلة للوصول، وقابلة للتشغيل المتبادل، وقابلة لإعادة الاستخدام.…
أثر راجيف بانكر الدائم على تحليل كفاءة البيانات Rajiv Banker’s lasting impact on data envelopment analysis

تقدم هذه الورقة تحليلًا شاملاً للأثر الكبير للبروفيسور راجيف بانكر في مجال تحليل تطوير البيانات (DEA). من خلال مراجعة شاملة لمساهماته الأكاديمية، نستكشف ثلاث مجموعات رئيسية ضمن أبحاث DEA: (1) العوائد على المقياس (RTS) وحجم المقياس الأكثر إنتاجية (MPSS)، (2) الاستدلال الإحصائي في DEA، و(3) التحليل السياقي. لقد تقدم البحث الرائد لبانكر بشكل كبير منهجيات…
مراجعة شاملة ومنهجية لأساليب اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM) لحل مشكلات اتخاذ القرار: عقدان من 2004 إلى 2024 A Comprehensive and Systematic Review of Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) Methods to Solve Decision-Making Problems: Two Decades from 2004 to 2024

أصبح اتخاذ القرار في سيناريوهات معقدة ومتعددة الأوجه أمرًا حاسمًا بشكل متزايد عبر قطاعات متنوعة، مما يتطلب أطرًا قوية مثل اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM). على مدى العقدين الماضيين (2004-2024)، تحولت MCDM من أساليب أساسية مثل AHP وTOPSIS إلى نماذج هجينة ديناميكية تدمج الذكاء الاصطناعي، والمنطق الضبابي، وتعلم الآلة. على الرغم من التقدم الكبير، تواجه…
الاتجاهات الإقليمية والمؤسسية في التقييم للترقية الأكاديمية Regional and institutional trends in assessment for academic promotion

يُنظر إلى تقييم أداء البحث على أنه أداة حيوية في الحفاظ على أعلى معايير الجودة، حيث يُعتقد أن الاختيار والمنافسة يدفعان التقدم. تحتاج المؤسسات الأكاديمية إلى اتخاذ قرارات حاسمة بشأن التوظيف والترقية، بينما تواجه ضغطًا خارجيًا من خلال كونها خاضعة أيضًا لتقييم البحث. . هنا نقدم نظرة على تقييم البحث من أجل التقدم الوظيفي مع…
تآزر الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة في المخاطر المالية: مراجعة للتطورات الحديثة The Synergy of Generative AI and Big Data for Financial Risk: Review of Recent Developments

تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة مع تطبيقات في المالية. عام 2025 هو عام الذكاء الاصطناعي الوكالي، مما يمثل تحولًا محوريًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) ودمجه مع البيانات الضخمة. تستكشف هذه الورقة التآزر بين Gen AI والبيانات الضخمة، لا سيما في إدارة المخاطر المالية، مقترحة استراتيجيات…