الأبحاث في مجلة: Scientific Reports
-
التعلم الجماعي مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحسين توقعات أمراض القلب استنادًا إلى مجموعات بيانات متعددة
2025 | المؤلف: Shahid Mohammad Ganie وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في تطبيق تقنيات التعلم الجماعي، وتحديداً طرق التكديس والتصويت، لتحسين دقة التنبؤ بأمراض القلب. من خلال تدريب خمسة عشر نموذجاً أساسياً على مجموعتين بيانات مختلفتين لأمراض القلب، طورت الدراسة نماذج جماعية تجمع بين ستة نماذج أساسية باستخدام نموذج ميتا (تكديس) وتصويت الأغلبية (تصويت). أظهرت النتائج أن كلا الطريقتين الجماعيتين تفوقت على النماذج…
-
نموذج تجميعي قائم على التعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم بدقة من خلال الاستفادة من هياكل ResNet50 وMobileNetV2
2025 | المؤلف: Jatin Sharma وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة نموذجًا قائمًا على التعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، يجمع بين هياكل MobileNetV2 و ResNet50. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على 11,000 صورة موضحة تمثل عشرة فئات من الأمراض، محققًا دقة اختبار مثيرة للإعجاب تبلغ 99.91%. التحسينات التي أُدخلت على النماذج، بما في ذلك استخدام GlobalAverage Pooling2D، وBatch Normalization، وDropout،…
-
تقسيم الأسنان على الصور متعددة الأنماط باستخدام نموذج تعديل أي شيء
2025 | المؤلف: Peijuan Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تناقش ورقة البحث الأهمية المتزايدة لتقسيم الأسنان في الممارسات السنية بسبب زيادة عدد المرضى والتحول الرقمي في مستشفيات الأسنان. يقدم البحث طريقة جديدة لتقسيم الأسنان تُسمى Tooth-ASAM، والتي تعدل نموذج Segment Anything (SAM) لتحسين أداء التقسيم. تستخدم هذه الطريقة مشفر صور قائم على محول متخصص ومفكك أقنعة مصمم خصيصًا لصور الأسنان وتم تقييمها بدقة باستخدام…
-
التعرف الفعال على أنشطة الإنسان على الأجهزة الطرفية باستخدام هياكل DeepConv LSTM
2025 | المؤلف: Haotian Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول هذا القسم من ورقة البحث نشر نماذج التعلم العميق الخفيفة للتعرف على أنشطة الإنسان (HAR) على الأجهزة ذات الموارد المحدودة باستخدام TinyML، مدفوعة بالتطورات في إنترنت الأشياء (IoT). صمم المؤلفون وقيموا ثلاثة نماذج: شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد (2D CNN)، شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد (1D CNN)، وDeepConv LSTM. أظهرت DeepConv LSTM أداءً متفوقًا،…
-
التطبيقات الصناعية لنماذج اللغة الكبيرة
2025 | المؤلف: Mubashar Raza وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة لفهم وتوليد نصوص تشبه النصوص البشرية، وتتميز بمعلمات تدريبها الواسعة التي تمكنها من تمييز الأنماط اللغوية المعقدة. لقد عزز ظهور هياكل المحولات بشكل كبير من أدائها في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المختلفة، مما أدى إلى تطبيقات واسعة النطاق عبر صناعات متعددة. في مجال الرعاية…
-
تحليل استقرار، طريقة توسيع نموذج $\:{\varvec{\phi\:}}^{6}$، وأدوات متنوعة للكشف عن الفوضى لنموذج DSKP
2025 | المؤلف: Mohammad Safi Ullah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم هذه الورقة تطبيق طريقة توسيع نموذج $\varphi^6$ على نموذج ديفي-ستيوارتسون-كادومتسيف-بيتفيشفيلي (DSKP) في (4 + 1) أبعاد، وهو ذو صلة بمجالات متنوعة بما في ذلك الأمواج في المياه الضحلة، والهندسة الساحلية، وميكانيكا السوائل، وفيزياء البلازما. من خلال تحويل المعادلات التفاضلية الجزئية للنموذج إلى معادلات تفاضلية عادية من خلال علاقة متغيرة، يستخدم المؤلفون برامج حاسوبية لتحليل…
-
تفسير أداء مباراة كرة السلة باستخدام SHAP: رؤى من رابطة كرة السلة الصينية
2025 | المؤلف: Yan Ouyang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تستكشف هذه الدراسة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي تؤثر على نتائج المباريات في رابطة كرة السلة الصينية (CBA) من خلال تحليل بيانات من 4,100 مباراة على مدى عشرة مواسم (2013-2023). باستخدام سبعة خوارزميات تعلم آلي—XGBoost، LightGBM، شجرة القرار، الغابة العشوائية، آلات الدعم الناقل، الانحدار اللوجستي، وأقرب الجيران—تبني البحث نماذج تنبؤية لنتائج المباريات. يتم استخدام طريقة…
-
التنبؤ بأسعار الزراعة المعتمد على RNN و GNN باستخدام السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات وتأثير تلطيف تقلباتها على المدى القصير
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار السلع الزراعية، مع التركيز على تأثير العوامل البيئية مثل الطقس. قاموا بإنشاء مجموعة بيانات زمنية متعددة المتغيرات تدمج أسعار الجملة لأربعة سلع زراعية في كوريا الجنوبية، وستة متغيرات جوية، وأرقام الأسابيع. تستخدم الدراسة طريقتين متقدمتين للتنبؤ: نموذج الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) المكدس القائم على…
-
طريقة جديدة لاكتشاف التسلل باستخدام تصنيف التجميع واختيار الميزات
2025 | المؤلف: Pooyan Azizi Doost وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه البحث نظام كشف التسلل الهجين (IDS) الذي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات وخوارزمية الغابة العشوائية (RF) للتصنيف، بهدف تعزيز أمان الشبكة من خلال التعرف الفعال على التهديدات السيبرانية والتخفيف منها. تستفيد الطريقة المقترحة من CNNs لاستخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من بيانات الشبكة، مما يقلل من الأبعاد والضوضاء، مما يسمح…