الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
تعزيز أمان WSN-IoT المعتمد على خوارزمية اليراعة مع التعلم الآلي لاكتشاف التسلل
2024 | المؤلف: M. Karthikeyan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث طريقة جديدة للكشف عن التسلل الآلي، تُسمى FA-ML، والتي تدمج خوارزمية اليراعة (FA) مع تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الأمان في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSN) وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT). الهدف الأساسي من هذا النهج هو تحسين تحليل البيانات واتخاذ القرارات من خلال التعاون الفعال بين شبكات WSN وIoT. تستخدم تقنية FA-ML منهجية منهجية تشمل…
-
التحقق من دقة تحليل المشي القائم على IMU القابل للارتداء في الإناث الأصحاء
2024 | المؤلف: Yi He وآخرون | المجلة: BMC Sports Science Medicine and Rehabilitation | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)**نظرة عامة** تهدف هذه الدراسة إلى تقييم دقة وموثوقية اختبار إعادة الاختبار لنظام وحدة القياس القابلة للارتداء (IMU) لتحليل المشي لدى الإناث الأصحاء، مقارنةً بنظام التقاط الحركة البصرية القياسي (OMC). تم جمع البيانات من خمس مشاركات شابات أصحاء قمن بأداء 50 تكرارًا للمشي على مسار بطول 7 أمتار، مع وضع علامات من كلا النظامين بشكل…
-
نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة GARCH
2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…
-
فتح الصندوق الأسود: تحليل إطار عمل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي لشرح الذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Georgios Pavlidis | المجلة: Law Innovation and Technology | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)تسلط هذه القسم الضوء على الحاجة الملحة للتفسير في الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة المخاطر المرتبطة بنشره، خاصة في القطاعات التي تكون فيها المساءلة والأخلاق والعدالة في غاية الأهمية، مثل الرعاية الصحية، وتقييم الائتمان، والشرطة، ونظام العدالة الجنائية. يُعترف بمفهوم “الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير” (XAI) كمبدأ أساسي في قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، على الرغم من…
-
دمج البيانات الجوية ومعلومات المبيدات للتنبؤ بعوائد المحاصيل باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Md Jiabul Hoque وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نظامًا جديدًا للتنبؤ بعائد المحاصيل مصممًا لتعزيز الأمن الغذائي من خلال معالجة نقاط الضعف في القطاع الزراعي تجاه تغير المناخ واستخدام المبيدات. باستخدام مجموعة بيانات شاملة تتضمن بيانات الأرصاد الجوية وسجلات المبيدات وعوائد المحاصيل التاريخية، يستخدم الدراسة تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بعوائد المحاصيل. تم تدريب وتقييم ثلاثة نماذج – تعزيز التدرج، الجيران الأقرب…
-
نتائج حول التعلم الآلي لتحديد السيراميك الأثري: مراجعة أدبية منهجية
2024 | المؤلف: Ziyao Ling وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الآثار (Archeology)تقدم الورقة البحثية مراجعة منهجية للأدبيات تتناول ثلاثة وثلاثين دراسة تركزت على تحديد الفخار الأثري من خلال تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL). تسلط الضوء على الأهمية التاريخية للفخار في التراث الثقافي وتنتقد الطرق التقليدية التجريبية والتقنية لتحديده، والتي غالبًا ما تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. تشير النتائج إلى أن DL، وخاصة الشبكات العصبية…
-
اختيار التفاعل وأداء التنبؤ في البيانات عالية الأبعاد: دراسة مقارنة للطرق الإحصائية والطرق المعتمدة على الأشجار
2024 | المؤلف: Chinedu J. Nzekwe وآخرون | المجلة: Journal of Data Science | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في هذه الدراسة، يقوم المؤلفون بالتحقيق في أداء فئتين من الخوارزميات التنبؤية – المعتمدة على العقوبات والمعتمدة على الأشجار – مع التركيز بشكل خاص على قدرتها على أداء اختيار التفاعل في البيانات عالية الأبعاد. تشمل الخوارزميات المعتمدة على العقوبات التي تم تحليلها خوارزمية مسار الانتظام تحت مبدأ الهامشية (RAMP)، ومشغل الانكماش والاختيار المطلق الأدنى (LASSO)،…
-
طلب تأكيد التسلسلات باللغة الألمانية
2024 | المؤلف: Arnulf Deppermann وآخرون | المجلة: Open Linguistics | المجال: اللغة واللسانيات (Language and Linguistics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تحليل كمي لطلبات التأكيد (RfC) في المحادثات الألمانية، مع التركيز على كيفية تفاوض المتحدثين حول مواقعهم الاجتماعية فيما يتعلق بالوصول إلى المعرفة والحقوق. قام البحث بتحليل 200 طلب تأكيد واستجاباتها، كاشفًا أن الجزيئات النمطية والعلامات تلعب دورًا حاسمًا في التعبير عن موقف الطالب المعرفي، بينما يكون وضع علامات الاستدلال…
-
هارت-نت: نهج تعلم عميق متعدد الوسائط لتشخيص الأمراض القلبية الوعائية
2024 | المؤلف: Deema Mohammed Alsekait وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش هذه القسم القضية الملحة لمرض القلب، الذي لا يزال سببًا كبيرًا للمراضة والوفيات على مستوى العالم، مما يستدعي التقدم في منهجيات التشخيص. غالبًا ما تكون الطرق التشخيصية التقليدية محدودة بسبب اعتمادها على بيانات أحادية النمط وقابليتها لعطل المعدات، مما يمكن أن يؤثر على الدقة، خاصة في حالات التصوير منخفض الجودة. علاوة على ذلك، تتطلب…
-
توقع مرض الشريان التاجي: دراسة مقارنة لخوارزميات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Ahmad Hammoud وآخرون | المجلة: Journal of Advances in Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تركز هذه الدراسة على تحسين طرق الكشف عن أمراض القلب من خلال تطوير نموذج تعلم آلي يهدف إلى تحسين دقة التشخيص وتقليل تكاليف الرعاية الصحية. تم تقييم سبعة خوارزميات تعلم آلي – الانحدار اللوجستي، مصنف الدعم الشعاعي، الجار الأقرب (KNN)، الغابة العشوائية، شجرة القرار، بايز الساذج، ومصنف تعزيز التدرج – باستخدام مجموعة بيانات تتكون من…