الأبحاث في مجلة: Neural Computing and Applications
-
نموذج التعلم الفيدرالي لكشف احتيال بطاقات الائتمان مع تقنيات توازن البيانات
2024 | المؤلف: Mustafa Abdul Salam وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال في معاملات بطاقات الائتمان، والتي أدت إلى خسائر مالية كبيرة لكل من المستهلكين والبنوك. وتؤكد على ضرورة وجود أنظمة قوية للكشف عن الاحتيال، خاصة من خلال عدسة الكشف عن احتيال بطاقات الائتمان (CCFD). تحدد الدراسة التحديات الرئيسية في تطوير أنظمة فعالة للكشف عن الاحتيال، ولا سيما القيود المفروضة على…
-
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…
-
تعزيز أنظمة توصية المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: دراسة حول اتخاذ القرارات الزراعية
2024 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث XAI-CROP، وهو نظام متقدم لتوصية المحاصيل يدمج التعلم الآلي مع مبادئ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز الشفافية وقابلية التفسير في اتخاذ القرارات الزراعية. من خلال تحليل البيانات حول خصائص التربة، وأداء المحاصيل التاريخي، وأنماط الطقس، يوفر XAI-CROP توصيات مخصصة لاختيار المحاصيل. يقيم الدراسة XAI-CROP بدقة مقارنةً بنماذج التعلم الآلي المعتمدة، بما في…