الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
إطار عمل مُحسّن للتعلم الآلي لتوقع وتفسير سلوك غسل الأخضر في الشركات
2025 | المؤلف: Fanlong Zeng وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التسويق (Marketing)تؤكد هذه الفقرة من البحث على الحاجة الملحة للتنبؤ الدقيق وتفسير سلوكيات الشركات المتعلقة بالغسيل الأخضر في مجالات البيئة والاجتماع والحوكمة (ESG) لتعزيز الشفافية وفعالية التنظيم. يقدم المؤلفون إطار عمل محسّن للتعلم الآلي يجمع بين خوارزمية تحسين الصياد-الفريسة المحسّنة (IHPO) ونموذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) ونظرية الشرح الإضافي لشابلي (SHAP). يهدف هذا الإطار إلى معالجة…
-
تحسين هجين باستخدام أساليب ميتاheuristic للكشف عن الأمراض غير المعدية وتشخيصها
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات الحرجة في الكشف المبكر وإدارة الأمراض غير السارية (NCDs)، التي تفاقمت بسبب جائحة COVID-19. وتقترح إطارًا شاملاً يدمج تقنيات استخراج البيانات المتقدمة، واختيار الميزات، والتحسين الميتا-heuristic لتعزيز توقع الأمراض وعلاجها. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تقدم خوارزميتين هجينتين جديدتين: خوارزمية اختيار تقليل متعددة وراثية هرمية (H-GMRA) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المعتمدة على…
-
استنتاج في الوقت الحقيقي لاندماجات النجوم النيوترونية الثنائية باستخدام التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Maximilian Dax وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)في هذا القسم، يوضح المؤلفون الطرق التجريبية المستخدمة لتدريب شبكات DINGO-BNS لتحليل موجات الجاذبية (GW). تتكون البنية من 34 كتلة متبقية متصلة بالكامل ذات طبقتين، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في المعلمات القابلة للتدريب من 17 مليون إلى 91 مليون مقارنة بالأعمال السابقة. تم تدريب الشبكات على مجموعات بيانات كبيرة، مع 30 مليون عينة لتجارب…
-
نموذج جديد للتعلم العميق لتوقع مخاطر السكري المبكر باستخدام شبكات الاعتقاد العميق المعززة بالانتباه مع بيانات غير متوازنة بشدة
2025 | المؤلف: Olusola Olabanjo وآخرون | المجلة: International Journal of Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا للتنبؤ بمخاطر مرض السكري المبكر من خلال شبكة الاعتقاد العميق المعززة بالاهتمام (DBN). يتناول النموذج التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة بشدة من خلال استخدام الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتوليد بيانات اصطناعية، مما يحسن تصنيف الحالات الممثلة تمثيلًا ناقصًا. تم استخدام طريقة اختيار الميزات الجماعية لتحديد المتنبئين الرئيسيين من…
-
تحليل التباين البيولوجي في الاضطراب الاكتئابي الكبير بناءً على الأنماط الفرعية للتصوير العصبي مع بيانات متعددة الأوميات
2025 | المؤلف: Lili Tang وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الدراسة تباين الاضطراب الاكتئابي الكبير (MDD) من خلال تحديد الأنماط الفرعية المستندة إلى التصوير العصبي وخصائصها البيولوجية من خلال تحليل بيانات متعددة الأوميات. تم تحليل ما مجموعه 807 مشاركًا، بما في ذلك 327 فردًا مصابًا بـ MDD و480 من الأصحاء، باستخدام سعة التذبذبات منخفضة التردد (ALFF) من التصوير العصبي الوظيفي. كشفت تقنيات تعلم…
-
تقدير الجنس باستخدام التعلم الجماعي: تحليل باستخدام القياسات الأنثروبومترية لفتحة الكمثرى
2025 | المؤلف: Muhammed Emin Parlak وآخرون | المجلة: Egyptian Journal of Forensic Sciences | المجال: علم الآثار (Archeology)تدرس الدراسة إمكانية استخدام القياسات الأنثروبومترية للفتحة الكمثرية لتقدير الجنس، وهي منطقة لم يتم استكشافها بشكل كافٍ في علم الأنثروبولوجيا الجنائية. باستخدام التصوير المقطعي المحوسب وتقنيات إعادة البناء ثلاثي الأبعاد، قام الباحثون بتحليل عينة من 442 فردًا (226 ذكورًا و216 إناثًا) تتراوح أعمارهم بين 21 و89 عامًا. استخدموا طرقًا متنوعة، بما في ذلك تحليل الدالة…
-
QSegRNN: شبكة عصبية متكررة كمية لتوقع السلاسل الزمنية
2025 | المؤلف: K.M. Moon وآخرون | المجلة: EPJ Quantum Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه الفقرة التحديات المرتبطة بإدارة درجة حرارة محولات الكهرباء في مراكز البيانات، وخاصة تلك المستخدمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI). إن توليد الحرارة الكبير من هذه المحولات يتطلب إدارة فعالة لدرجة الحرارة، مما يحفز البحث المكثف في نماذج التنبؤ المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الحجم المتزايد والمتطلبات الحاسوبية لهذه النماذج غالبًا ما…
-
دمج الانحدار باستخدام عملية غاوسي والتجمع باستخدام K means لتحسين نمذجة جريان الأمطار على المدى القصير
2025 | المؤلف: Özgür Kişi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا، وهو الانحدار باستخدام العمليات الغاوسية المدمجة مع تجميع K-means (GPR-K-means)، يهدف إلى تحسين توقعات تدفق الأمطار-الجريان على المدى القصير. باستخدام بيانات هطول الأمطار وتدفق الأنهار الساعية من حوض أورجيفال في فرنسا (1970-2012)، تم تقييم النموذج مقابل نماذج GPR المستقلة ونماذج الانحدار باستخدام المكونات الرئيسية (PCR) عبر أربعة آفاق توقع:…
-
تعزيز سلسلة زمنية للنمو الاقتصادي لتوقعات الإمارات باستخدام التعلم العميق: نهج Seq2Seq وLSTM المدفوع بالانتباه
2025 | المؤلف: Ioannis Adamopoulos وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تعمل هذه الدراسة على تعزيز توقعات النمو الاقتصادي في دولة الإمارات العربية المتحدة (الإمارات) من خلال استخدام نموذج Seq2Seq للتعلم العميق مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) المدفوعة بالاهتمام. غالبًا ما تفشل النماذج الإحصائية التقليدية في التقاط الاعتماديات الزمنية المعقدة والاتجاهات غير الخطية الموجودة في بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. تستخدم الدراسة منهجية منظمة، تبدأ…