الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
تقييم مقارن للنماذج التجريبية والهجينة للتعلم الآلي لتقدير التبخر اليومي المرجعي في المناخات شبه الرطبة وشبه الجافة
2025 | المؤلف: Siham Acharki وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تركز هذه الدراسة على تعزيز دقة تقدير التبخر والنتح المرجعي (RET)، وهو أمر حاسم لإدارة موارد المياه بشكل فعال والتخطيط الزراعي، خاصة في سياق تغير المناخ. تقيم الأبحاث أداء ثمانية نماذج تجريبية وأربعة نماذج تعلم آلي (ML)، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، M5 المقلم (M5P)، تعزيز التدرج الشديد (XGBoost)، وآلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)،…
-
ViT-SENet-Tom: شبكة جديدة هجينة قائمة على التعلم الآلي لتصنيف ثمار الطماطم باستخدام شبكة ضغط-تحفيز وتحويل الرؤية
2025 | المؤلف: S M Masfequier Rahman Swapno وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)تقدم ورقة البحث إطار عمل ViT-SENet-Tom، وهو نموذج جديد للتعلم الآلي مصمم للتصنيف السريع والدقيق للطماطم إلى ثلاث فئات: ناضجة، غير ناضجة، ورفض. يدمج الإطار محول رؤية هجين (ViT) مع كتلة ضغط وتحفيز (SENet)، مما يعزز كفاءة التصنيف من خلال هياكل الشبكات العصبية المتقدمة. تم معالجة التحديات الأولية مع مجموعة بيانات صغيرة باستخدام تقنيات التAugmentation،…
-
تحسين بايزي باستخدام التعلم الآلي النشط القائم على العمليات الغاوسية لتحسين الدقة الهندسية في الطباعة ثلاثية الأبعاد متعددة الفوتونات
2025 | المؤلف: Jason E. Johnson وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تناقش هذه القسم التقدمات في البوليمرة متعددة الفوتونات، وهي تقنية بارزة في التصنيع الإضافي لطباعة ثلاثية الأبعاد على مقاييس الميكرو/النانو. يقدم المؤلفون إطار عمل نشط للتعلم الآلي مصمم لتحسين معلمات العملية لطريقة جديدة لطباعة ثلاثية الأبعاد بسرعة عالية، طبقة تلو الأخرى، باستخدام الإسقاط المستمر. يستخدم هذا الإطار تحسين بايزي لتوجيه التجارب، مما يمكّن من جمع…
-
تقنية محسّنة تعتمد على التصويت الناعم في تعلم الآلة للكشف عن سرطان الثدي باستخدام اختيار ميزات فعّال وتوازن الفئات SMOTE-ENN
2025 | المؤلف: Indu Chhillar وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لسرطان الثدي، الذي لا يزال السبب الرئيسي للوفاة بين النساء في جميع أنحاء العالم. تؤكد على أهمية الكشف المبكر والتشخيص الدقيق في تقليل معدلات الوفيات. تسلط الدراسة الضوء على قيود خوارزميات التعلم الآلي عند مواجهة مجموعات بيانات تحتوي على ميزات مكررة أو غير ذات صلة. لتعزيز فعالية هذه الخوارزميات، ينفذ…
-
الهندسة المتسارعة للإنزيمات بواسطة التعبير الخالي من الخلايا الموجه بتعلم الآلة
2025 | المؤلف: Grant M. Landwehr وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم ورقة البحث منصة جديدة موجهة بواسطة التعلم الآلي (ML) تهدف إلى التغلب على قيود هندسة الإنزيم التقليدية، خاصة في توليد مجموعات بيانات واسعة من علاقات التسلسل-الوظيفة للتصميم التنبؤي. تدمج هذه المنصة تجميع الحمض النووي الخالي من الخلايا، والتعبير الجيني الخالي من الخلايا، والاختبارات الوظيفية لرسم خرائط فعالة لمشاهد اللياقة عبر مساحة تسلسل البروتين، مما…
-
طريقة دمج بيانات هجينة تعتمد على تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي وKNN لتوقع COVID-19
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم هذه الدراسة طريقة هجينة لدمج البيانات تعزز من دقة التنبؤ لنموذج SEAIQR (المعرضون-المصابون-غير الأعراض-المعزولون-المزالون) المعتمد على الزمن لتوقع الأوبئة. من خلال دمج تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي مع خوارزمية الجيران الأقرب، تجمع هذه الطريقة بفعالية بين التعديلات الديناميكية والتعرف على الأنماط المخصصة لديناميات الأوبئة. تظهر التجارب العددية التي تستخدم بيانات حالات COVID-19 من…
-
LEAF-Net: إطار موحد لاستخراج وتحليل الأوراق في تمييز المحاصيل المتعددة باستخدام YOLOv11
2025 | المؤلف: Ameer Tamoor Khan وآخرون | المجلة: Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة فعالية نماذج تعتمد على YOLOv11 للكشف عن الأوراق وتقسيمها تلقائيًا في محاصيل متنوعة، بما في ذلك الشعير الربيعي، القمح الربيعي، القمح الشتوي، الجاودار الشتوي، والتريتيكال الشتوي. الهدف الرئيسي هو تحديد ما إذا كان نموذج موحد تم تدريبه على مجموعة بيانات متعددة المحاصيل يمكن أن يتفوق على أداء النماذج الخاصة بالمحاصيل. تشير النتائج…
-
تطوير وتنفيذ نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب في سلاسل الإمداد الأمريكية: نهج شامل لتعزيز دقة التنبؤ
2025 | المؤلف: MD Rokibul Hasan وآخرون | المجلة: Edelweiss Applied Science and Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم الآلي في توقع الطلب ضمن سلاسل الإمداد الأمريكية، مع معالجة التحديات مثل الاضطرابات، وتغير الطلب، وتقلب الأسعار. باستخدام بيانات تاريخية من شركة لوجستية، قامت الدراسة بتدريب خمسة نماذج تقليدية للتوقع—الانحدار الخطي، ElasticNet، الغابة العشوائية، MLPRegressor، وXGBoost—بينما استخدمت اختيار الميزات، وتطبيع البيانات، وتقليل الأبعاد لتعزيز دقة النموذج. أظهرت مقاييس…
-
تحليل المشاعر متعدد الأنماط بناءً على دمج الميزات متعددة الطبقات والتعلم متعدد المهام
2025 | المؤلف: Yujian Cai وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التطورات في تحليل المشاعر متعدد الوسائط (MSA)، الذي يدمج بين وسائط مختلفة—مثل النص، تعبيرات الوجه، والكلام—لتحسين توقع المشاعر البشرية. تشمل التحديات الرئيسية في MSA استخراج المعلومات العاطفية بفعالية من الوسائط الفردية، وضمان توقعات مستقرة على الرغم من التناقضات عبر الوسائط، والحفاظ على دقة عالية حتى عندما تكون البيانات غير مكتملة. غالبًا ما…
-
التعلم الآلي المدفوع بالمعرفة نحو التنبؤات الذكية القابلة للتفسير وإدارة الصحة: مراجعة ودراسة حالة
2025 | المؤلف: Ruqiang Yan وآخرون | المجلة: Chinese Journal of Mechanical Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الورقة التحديات التي تواجه التعلم الآلي (ML) في مجال التنبؤ وإدارة الصحة (PHM)، وخاصة قضايا التعميم المحدود وضعف القابلية للتفسير. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون مفهوم التعلم الآلي المدفوع بالمعرفة (KDML)، الذي يدمج المعرفة المتخصصة في خط أنابيب التعلم الآلي. يقدمون إطارًا هرميًا يصنف KDML إلى أربعة مكونات: مصادر المعرفة، تمثيلات المعرفة، طرق تضمين…