الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
شبكة تفاعل واعية بالسياق لتقسيم دلالات RGB-T
2024 | المؤلف: Ying Lv وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Multimedia | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث شبكة التفاعل المدركة للسياق (CAINet) لتقسيم الدلالات RGB-T، مع معالجة القيود الموجودة في الأساليب الحالية في الاستفادة الفعالة من العلاقات التكميلية بين الأنماط المختلفة. تقوم CAINet ببناء مساحة تفاعل تستخدم المهام المساعدة والسياق العالمي لتسهيل التعلم الموجه بشكل صريح. تشمل المكونات الرئيسية لـ CAINet وحدة التفكير التكاملي المدرك للسياق (CACR)، التي تؤسس…
-
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)،…
-
جراحة الخيول وتوقع البقاء باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي: مقارنة أداء مجموعات البيانات الأصلية، والمُعَوضة، والمتوازنة، والمختارة من حيث الميزات
2024 | المؤلف: Pınar Cihan | المجلة: Kafkas Universitesi Veteriner Fakultesi Dergisi | المجال: فرسي (Equine)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الجوانب الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI)، مع التركيز على اعتمادها على النماذج الرياضية. تتطلب هذه النماذج تدريبًا باستخدام بيانات عينة، والتي تعتبر المدخلات الأساسية لعملية التعلم. تعتبر بيانات التدريب ضرورية لأنها تحتوي على المعلومات التي تمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من التمييز وإنتاج المخرجات المطلوبة بفعالية. وهذا يبرز أهمية جودة…
-
توقع سوق الأسهم باستخدام الذاكرة الطويلة القصيرة الانتقالية وتحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي
2024 | المؤلف: Ali Peivandizadeh وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا للتنبؤ بأسعار سوق الأسهم من خلال دمج تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي مع البيانات التاريخية للأسهم. يحدد المؤلفون تحديات كبيرة في هذا المجال، لا سيما عدم التوازن في تصنيف المشاعر، حيث تكافح النماذج التقليدية لتصنيف المشاعر الأقلية بدقة بسبب هيمنة المشاعر الأكثرية. لمعالجة ذلك، يقترحون خوارزمية تحسين السياسة القريبة…
-
TumorGANet: نموذج تعزيز البيانات القائم على التعلم الانتقالي والشبكة التنافسية التوليدية لتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Anindya Nag وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول الدراسة التحديات المتعلقة بتشخيص أورام الدماغ من خلال التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، مع التركيز بشكل خاص على تعقيدات التقسيم وتنوع الأورام. للتغلب على قيود الطرق التشخيصية التقليدية، تقدم الدراسة TumorGANet، وهو نموذج جديد للتعلم العميق يستخدم ResNet50 لاستخراج الميزات وشبكات الخصومة التوليدية (GANs) لزيادة البيانات. تم إجراء تقييم شامل لعشرة خوارزميات تعلم انتقالية، بما…
-
نهج قائم على التعلم الانتقالي لتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Nadia Bibi وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بنية شبكة عصبية InceptionV4، معززة من خلال تقنيات التعلم الانتقالي. نظرًا للحاجة الملحة للتشخيص الدقيق وعلاج أورام الدماغ، والتي تؤثر بشكل كبير على معدلات بقاء المرضى، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها الطرق التقليدية، مثل الإفراط في التكيف وعدم كفاءة الحسابات. يتم تدريب النموذج المقترح على مجموعة…
-
أساليب التعلم الآلي الهجينة لتوقع وتشخيص الاضطراب الاكتئابي الكبير
2024 | المؤلف: Nagalla Balakrishna وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تدرس هذه الدراسة التنبؤ وتشخيص اضطراب الاكتئاب الشديد (MDD) من خلال استخدام طرق التعلم الآلي الهجينة التي تدمج البيانات السريرية والديموغرافية وبيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). يتم استخدام بيانات EEG لالتقاط النشاط الكهربائي للدماغ، والذي يمكن أن يكشف عن أنماط مميزة مرتبطة بـ MDD. تم اختبار خوارزميات مختلفة، بما في ذلك CatBoost، Random Forest، XGBoost،…
-
تصميم الجسيمات النانوية عالي الإنتاجية الموجه بتعلم الآلة
2024 | المؤلف: Ana Ortiz‐Perez وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تقدم البحث منصة تصميم جديدة للجزيئات النانوية تدمج بين صياغة مدعومة بالميكروفلويديات، التصوير عالي المحتوى، وتعلم الآلة النشط لتحسين خصائص الجزيئات النانوية بكفاءة. تركز هذه الدراسة بشكل خاص على تصميم جزيئات PLGA-PEG بهدف تعزيز امتصاصها في خلايا سرطان الثدي البشرية (MDA-MB-468). من خلال استخدام إطار تعلم نشط مغلق، حقق الباحثون زيادة كبيرة في امتصاص الجزيئات…
-
خطر الزمن المكاني لحمى البروسيلات البشرية تحت تكثيف تربية الماشية استنادًا إلى تقنيات التعلم الآلي في شينشيانغ، الصين
2024 | المؤلف: Li Shen وآخرون | المجلة: Epidemiology and Infection | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تتناول هذه الدراسة مرض البروسيلات المهمل، وهو مرض حيواني زونوتي يسبب مخاطر كبيرة على الصحة العامة على مستوى العالم. تركز الدراسة على تحسين دقة التنبؤ بمرض البروسيلات البشري (HB) في شنشي، الصين، من 2008 إلى 2020، لا سيما في سياق تكثيف تربية الماشية. تقيم الأبحاث أداء نماذج التعلم الآلي المختلفة، وخاصة نموذج ConvLSTM، وغابة عشوائية…
-
التحقيق في دور العوامل الرئيسية في رسم خرائط القابلية للفيضانات من خلال أساليب التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Khalifa M. Al‐Kindi وآخرون | المجلة: Earth Systems and Environment | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)هذه الدراسة استخدمت ثلاثة نماذج متقدمة من التعلم الآلي—تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، الغابة العشوائية (RF)، وCatBoost (CB)—لتحليل قابلية الفيضانات في مجاري الأنهار الجافة في ولاية السويق، عمان، باستخدام مجموعة بيانات شاملة من المعلمات الطبوغرافية، الجيولوجية، والبيئية. أظهرت النتائج القدرات التنبؤية المتفوقة لـ XGB وCB، حيث حققت درجات المساحة تحت المنحنى (AUC) تبلغ 0.98 و0.91، على…