الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أقرب الجيران k
-
إطار عمل CRISP-DM والتحليلات التنبؤية لتعزيز اتخاذ القرار في أنظمة إدارة معلومات البحث A CRISP-DM and Predictive Analytics Framework for Enhanced Decision-Making in Research Information Management Systems
2026 | المؤلف: Otmane Azeroual وآخرون | المجلة: Informatica | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تتناول ورقة البحث التأثير التحويلي للرقمنة على إدارة البيانات داخل البحث، مشددة على ضرورة التحليلات التنبؤية (PA) لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من مجموعات البيانات الكبيرة. مع صعوبة طرق معالجة البيانات التقليدية في التعامل مع تدفق البيانات الضخمة، خاصة من مصادر مثل إنترنت الأشياء، تبرز الورقة أهمية تحليل البيانات ومعالجتها لتسهيل اتخاذ القرارات المستندة إلى الأدلة.…
-
I لموران وC لجيري: دراسة آثار مصفوفات الوزن المكاني لتقييم توزيع الأمراض المعدية Moran’s I and Geary’s C: investigation of the effects of spatial weight matrices for assessing the distribution of infectious diseases
2026 | المؤلف: Sarah Isnan وآخرون | المجلة: Geospatial health | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)لقد أبرزت جائحة COVID-19 أهمية التحليل المكاني في فهم أنماط البيانات الجغرافية. تستخدم هذه الدراسة Moran’s I و Geary’s C لقياس الارتباط الذاتي المكاني، مع التركيز على العلاقات بين توزيعات حالات COVID-19. يظهر اختيار تقنيات المسافة ومصفوفات الوزن أنه يؤثر بشكل كبير على نتائج الارتباط الذاتي المكاني. من خلال استخدام تقنيات قائمة على المسافة مثل…
-
توقع درجة الحرارة المعتمد على تعلم الآلة للتكيف مع تغير المناخ المستدام والتخفيف منه Machine Learning-Based Temperature Forecasting for Sustainable Climate Change Adaptation and Mitigation
2026 | المؤلف: Fatih Şevgin | المجلة: Sustainability | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا لتوقعات درجة الحرارة في إسطنبول، باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) ونماذج التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك النماذج الخطية، وآلات الدعم الشعاعي، وأقرب الجيران، والغابات العشوائية. استخدمت الأبحاث بيانات الأرصاد الجوية التاريخية من 1950 إلى 2023، مع التركيز على متغيرات مثل الرطوبة، وسرعة الرياح، والهطول، لتعزيز دقة التوقعات. حقق نموذج…
-
تعزيز تحليل المشاعر: تقييم RoBERTa مقابل النماذج التقليدية ونماذج التعلم العميق Advancing Sentiment Analysis: Evaluating RoBERTa against Traditional and Deep Learning Models
2026 | المؤلف: Pongsathon Pookduang وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقيّم هذه الدراسة فعالية نماذج تحليل المشاعر المختلفة، بما في ذلك طرق التعلم الآلي التقليدية (بايز الساذج، الجيران الأقرب، أشجار التصنيف والانحدار)، ونموذج التعلم العميق (ذاكرة طويلة وقصيرة الأجل)، ونموذج يعتمد على المحولات وهو RoBERTa، باستخدام مجموعة بيانات من مراجعات كتب أمازون. تشير النتائج إلى أن RoBERTa تفوق بشكل كبير على جميع النماذج الأخرى، محققًا…