تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. آلة الدعم الناقل

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: آلة الدعم الناقل




  • تحليل miRNA القائم على الذكاء الاصطناعي لعلم الأورام الدقيق: رؤى تشخيصية وتنبؤية

    2026 | المؤلف: Tauqeer Zehra وآخرون | المجلة: Frontiers in Molecular Biosciences | المجال: أبحاث السرطان (Cancer Research)

    تتناول هذه القسم دمج الميكرو RNA (miRNAs) والذكاء الاصطناعي (AI) في الكشف عن السرطان وعلاجه. تعتبر الميكرو RNA جزيئات صغيرة تنظم نشاط الجينات، وتظهر أنماطًا مميزة في السرطان وتكون مستقرة في سوائل الجسم، مما يجعلها علامات حيوية واعدة للتشخيص غير الجراحي للسرطان. تستخدم الأبحاث تقنيات مختلفة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML)، بما في ذلك…


  • الكشف عن الفصام من خلال ميزات EEG حسب الفصوص والميزات العامة باستخدام VMD ونماذج التعلم الآلي المحسّنة بايزيًا

    2026 | المؤلف: Gandham Sai Sravanthi وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا للكشف المبكر عن الفصام (SCH) باستخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، من خلال دمج تحليل الوضع المتغير (VMD) مع مصنفات التعلم الآلي المحسّنة (OML). استخدمت الدراسة مجموعتين من بيانات EEG، مركز أبحاث الصحة النفسية (MHRC) ومخزن البيانات المفتوحة (RepOD)، حيث تم تقسيم إشارات EEG إلى فترات زمنية مدتها 8 ثوانٍ…


  • أساليب التعلم الآلي للزيادة الحيوية المدفوعة بالبيانات والهندسة النباتية: دور رؤى متعددة الأوميات

    2026 | المؤلف: Ugochukwu Chukwuma Okafor وآخرون | المجلة: Frontiers in Microbiology | المجال: التلوث (Pollution)

    إن دمج التعلم الآلي (ML) في تحسين البيولوجيا وإزالة التلوث النباتي يمثل تقدمًا ملحوظًا في إدارة التربة الملوثة بالهيدروكربونات. يسهل التعلم الآلي النمذجة التنبؤية، وتحسين البيئة في الوقت الحقيقي، واختيار النباتات والميكروبات المستهدفة، مما يتغلب بفعالية على قيود طرق الإزالة التقليدية، التي غالبًا ما تعاني من بطء معدلات الامتصاص وتنوع المواقع. تشير دراسات الحالة الملحوظة…


  • الكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن بناءً على نموذج تعلم آلي معزز بـ SURD

    2026 | المؤلف: Ningning Xue وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الدراسة التحدي الكبير المتمثل في التنبؤ المبكر بالمخاطر في مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال تقديم إطار تنبؤي جديد يجمع بين التعلم الآلي مع تحليل التفكيك الفريد المتناغم (SURD) من نظرية المعلومات السببية. باستخدام مجموعة بيانات UCI-CKD التي تحتوي على 400 عينة، طور الباحثون عشرة نماذج تصنيف، مع معالجة البيانات المفقودة من خلال…


  • توقع محصول القمح باستخدام الاستشعار عن بعد البصري والراداري المتكامل مع تعلم الآلة عبر المراحل الظاهرة الرئيسية

    2026 | المؤلف: Mir Naser Navidi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم البيئة (Ecology)

    تؤكد هذه الدراسة على الدور الحاسم للتنبؤ الدقيق بعائد القمح في تعزيز الأمن الغذائي العالمي وتحسين إدارة الزراعة من خلال تقنيات الاستشعار عن بعد والتعلم الآلي المتقدمة. من خلال استخدام صور Sentinel-2 بدقة 10 أمتار خلال مراحل النمو (التفرع والإزهار)، جمع الباحثون بيانات العائد من 189 نقطة دراسة، مع تضمين 25 متغيرًا، بما في ذلك…


  • نظام دعم القرار الذاتي المدفوع بالذكاء الاصطناعي للزراعة الذكية

    2026 | المؤلف: N L Padma Swati وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم البحث نظام توقعات الزراعة الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لتعزيز إنتاجية المحاصيل من خلال معالجة عدم الكفاءة في استخدام الأسمدة، والتعامل، واختيار المحاصيل. يستخدم النظام وكلاء ذكيين لتصنيف التربة، وتقدير معلمات التربة، واقتراح المحاصيل، وتوصية الأسمدة. حقق نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) دقة تصنيف بلغت 92.88% لأنواع التربة المختلفة، بينما قدم نموذج الغابة العشوائية…


  • كشف الأعطال وتشخيصها في أنظمة الطاقة الشمسية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الزمن-التردد

    2026 | المؤلف: Abdellatif Seghiour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)

    تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأعطال وتشخيصها (FDD) في أنظمة الطاقة الشمسية (PV)، يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع تحليل الزمن-التردد باستخدام توزيع ويجنر-فيل (WVD). تقوم الطريقة بتحويل القياسات الخام—مثل الإشعاع الشمسي، ودرجة الحرارة، والجهد، والتيار، والطاقة—إلى صور زمنية-ترددية مضغوطة 6×12، مما يسهل استخراج الميزات بشكل فعال بواسطة الشبكات العصبية التلافيفية.…


  • نهج قائم على التعلم الآلي بين التخصصات للتنبؤ بعائد حبوب الذرة تحت تطبيقات الأسمدة الحيوية

    2026 | المؤلف: Mohsen Jahan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقيّم هذه الدراسة فعالية ثمانية خوارزميات تعلم آلي في التنبؤ بعائد حبوب الذرة (Zea mays L.) باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 73 ميزة نباتية وتربوية. أجريت الدراسة على مدى عامين في جامعة فردوسي في مشهد، حيث استخدمت منهجية منظمة تتضمن تقسيم البيانات بشكل عشوائي (70% تدريب، 15% تحقق، 15% اختبار) وتقنيات التوحيد القياسي. حددت الانحدار…


  • تحليل تعدد الأشكال الجينية في فقدان السمع المفاجئ العصبي الحسي والعلاج الدقيق الفردي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

    2026 | المؤلف: Xin Li وآخرون | المجلة: Frontiers in Neurology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تدرس الدراسة نتائج علاج فقدان السمع المفاجئ الحسي العصبي (SSNHL) من خلال تحليل البيانات السريرية من 200 مريض، مع التركيز على فعالية أنظمة العلاج المختلفة، بما في ذلك العلاجات الستيرويدية النظامية والداخل الأذني. تشير النتائج الرئيسية إلى أن العلاج المركب – الذي يستخدم الستيرويدات النظامية جنبًا إلى جنب مع الحقن خلف الأذن والداخل الأذني -…


  • مراقبة الكلوروفيل-أ في بحيرة فيوا، نيبال باستخدام صور الأقمار الصناعية والتعلم القائم على التجميع

    2026 | المؤلف: Prayon Joshi وآخرون | المجلة: Frontiers in Environmental Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

    تبحث الدراسة في ضعف البحيرات في المناطق التي تهيمن عليها الرياح الموسمية تجاه تغير المناخ والتغذية الزائدة، مع التركيز على الكلوروفيل-أ كعلامة رئيسية لكتلة الفيتوبلانكتون. باستخدام صور الأقمار الصناعية وتعلم الآلة، قامت الدراسة بتقييم 24 مجموعة من النماذج وصور الأقمار الصناعية لبحيرة فيوا، نيبال. تشير النتائج إلى أن نموذج التجميع الذي يجمع بين الانحدار باستخدام…


←السابق
1 2 3 4 … 20
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.