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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: آلة الدعم الناقل




  • كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع

    2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…


  • توقعات قوية للسكري باستخدام نماذج تعلم الآلة الجماعية مع تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية

    2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الورقة البحثية القضية الصحية العالمية الحرجة المتعلقة بمرض السكري، الذي يتميز بعدم استجابة الجسم الكافية للأنسولين أو نقص إنتاج الأنسولين، مما يؤدي إلى ارتفاع مستويات السكر في الدم ومضاعفات خطيرة مثل أمراض الكلى، وضعف الرؤية، ومشاكل القلب والأوعية الدموية. يقترح المؤلفون إطارًا قويًا لتوقع مرض السكري يستخدم تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE)…


  • صوت الاكتئاب: ميزات الكلام كعلامات حيوية لاضطراب الاكتئاب الشديد

    2024 | المؤلف: Felix Menne وآخرون | المجلة: BMC Psychiatry | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    تبحث ورقة البحث في إمكانية تحليل الكلام الآلي كعلامة حيوية موضوعية للاكتئاب الشديد (MDD)، مع معالجة قيود التقييمات الذاتية في الطب النفسي. شملت الدراسة 44 مريضًا مصابًا بالاكتئاب الشديد و52 شخصًا سليمًا (HCs) الذين وصفوا أحداث الحياة، مع تسجيل وتحليل كلامهم من حيث الميزات الصوتية، ومعدل الكلام، والمحتوى. لوحظت اختلافات كبيرة في المتغيرات الصوتية مثل…


  • تعزيز تشخيص أورام الدماغ متعددة الفئات باستخدام SVM وتقنيات استخراج الميزات المبتكرة

    2024 | المؤلف: Mustafa Basthikodi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تبحث هذه الدراسة في تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير الطبي، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها التشابهات البصرية بين أنواع الأورام المختلفة. تستخدم الدراسة آلة الدعم الناقل (SVM) كخوارزمية التصنيف الأساسية، معززة بتقنيات استخراج الميزات مثل هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) ونمط ثنائي محلي (LBP)، إلى جانب تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد. باستخدام…


  • تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحسين توقعات مرض السكري: دراسة تفصيلية لبيانات المستشفى

    2024 | المؤلف: Najah Al-shanableh وآخرون | المجلة: Data & Metadata | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تبحث ورقة البحث في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالسكري، وهو مرض مزمن مرتبط بارتفاع معدلات الوفيات والعديد من الأمراض المصاحبة. تهدف الدراسة إلى تحسين دقة التنبؤ من خلال نموذج تجميعي محسّن يدمج تقنيات التعلم الآلي المتعددة. يتم تقييم عدة خوارزميات، بما في ذلك نايف بايز (NB)، النموذج الخطي العام (GLM)، الانحدار اللوجستي (LR)، هامش…


  • تحليل استراتيجيات التصنيف واختيار الميزات لتوقع مرض السكري عبر مجموعات بيانات السكري المتنوعة

    2024 | المؤلف: Jayakumar Kaliappan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تبحث ورقة البحث في دمج نماذج التعلم الآلي (ML) مع مجموعات بيانات طبية واسعة لتعزيز التنبؤ وإدارة مرض السكري. تقيم الورقة خوارزميات ML المختلفة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وXG Boost (XGB)، والانحدار الخطي (LR)، وتعزيز التدرج (GB)، وآلة الدعم الناقل (SVM)، عبر مجموعات بيانات متعددة. تستخدم الدراسة تقنيات قائمة على الفلتر وتقنيات قائمة…


  • إدارة الطاقة وتوقع الطاقة المعتمدة على التعلم الآلي في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة مع مصادر طاقة موزعة متعددة

    2024 | المؤلف: Arvind R. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)

    تبحث الورقة البحثية في دمج مصادر الطاقة المتجددة في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة، مع التركيز على تطبيق الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR) لتحسين توقعات توليد الطاقة وإدارة الطاقة. يستخدم نموذج SVR بيانات إنتاج الطاقة التاريخية، وأنماط الطقس، وظروف الشبكة، مما يؤدي إلى تقليل كبير في مقاييس الخطأ مقارنة بنماذج الانحدار الخطي التقليدية. على وجه التحديد،…


  • تخطيط كهربائية الدماغ اللاسلكية لمراقبة النعاس

    2024 | المؤلف: Ryan Kaveh وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    قسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث تم استخدام التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة آثارها على النتائج المعنية. شملت جمع البيانات مقاييس نوعية وكمية، مما يضمن فهمًا شاملاً للظواهر قيد…


  • LSTM المتبقي والثنائي الاتجاه لاكتشاف نوبات الصرع

    2024 | المؤلف: Wei Zhao وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق، ResBiLSTM، مصممًا لاكتشاف نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة التحديات التي تطرحها التفسيرات اليدوية لهذه الإشارات. يدمج النموذج شبكة عصبية متبقية أحادية البعد (ResNet) لاستخراج الميزات المكانية المحلية من بيانات EEG، والتي تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية…


  • تطوير نظام للكشف عن عرج الماشية في الوقت الحقيقي باستخدام كاميرا جانبية واحدة

    2024 | المؤلف: Bo Bo Myint وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)

    تبحث هذه الدراسة في تطبيق تقنيات التعلم العميق لاكتشاف العرج في الأبقار الحلوب، باستخدام معالجة الصور المتقدمة وخوارزميات كشف الكائنات، وتحديدًا Mask-RCNN من Detectron2 و YOLOv8. تؤكد الدراسة على أهمية الكشف الدقيق عن الأبقار وتتبعها، مع تخصيص معرفات محلية فريدة لتسهيل المراقبة الفردية خلال تسلسلات الفيديو. تعتبر المناطق المستخرجة من خوارزميات الكشف ضرورية لاستخراج الميزات،…


←السابق
1 … 7 8 9 10 11
التالي→

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