الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
التقدم في الميكروبيولوجيا التنبؤية: دمج تقنيات جديدة لنماذج سلامة الغذاء الفعالة
2024 | المؤلف: Oluseyi Rotimi Taiwo وآخرون | المجلة: International Journal of Microbiology | المجال: علوم الأغذية (Food Science)تسلط المراجعة الضوء على الاستخدام السائد للنماذج التنبؤية في علم الأحياء الدقيقة الغذائي لتقييم نمو الميكروبات في المنتجات الغذائية. على الرغم من فائدتها، تواجه هذه النماذج تحديات في تمثيل التفاعلات الميكروبية المعقدة بدقة، لا سيما في البيئات التي تحتوي على تجمعات بكتيرية متنوعة. لقد عززت التطورات الأخيرة في تقنيات مثل تسلسل الجينوم الكامل (WGS)، والميتابايوجيا،…
-
نظام دردشة مدفوع بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتوقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Salman Muneer وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول البحث القضية الحرجة لمرض القلب (HD)، الذي لا يزال السبب الرئيسي للمراضة والوفيات على مستوى العالم. يقترح نظام دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مصمم لتوقع مرض القلب، مستفيدًا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة (ML)، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار (DT)، ومصنف الدعم الكمي (QSVC). من بين هذه الطرق، تظهر…
-
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)،…