الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: إعادة أخذ العينات
-
FLOWR: مطابقة التدفق لتوليد الجزيئات الجديدة القائمة على التفاعل والشظايا مع مراعاة الهيكل
2026 | المؤلف: Julian Cremer وآخرون | المجلة: Nature Computational Science | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)في هذا القسم، يحدد المؤلفون الإطار المنهجي الذي يدعم نهج مطابقة التدفق المستخدم في FLOWR. تستند المنهجية إلى التدفقات الطبيعية المستمرة (CNFs) التي يتم تدريبها من خلال مطابقة التدفق الشرطية (CFM)، مما يدمج أهداف الانحدار المستقرة المميزة لنماذج الانتشار مع عملية استدلال حتمية فعالة خالية من المحاكاة. يقوم المؤلفون بتنفيذ مطابقة التدفق للنقل الأمثل (OT-CFM)…
-
XGBoost ذو التأثيرات المختلطة مع أهمية التبديل المعتمدة على المجموعة والتحقق المتقاطع للنتائج المستمرة متعددة المستويات
2026 | المؤلف: Sun‐Joo Cho وآخرون | المجلة: Psychometrika | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه المقالة إطار عمل مختلط التأثيرات للتعلم الآلي، يسمى LMM-XGBoost، مصمم لنمذجة العلاقات المعقدة وغير الخطية بين المتنبئين والنتائج المستمرة في بيانات متعددة المستويات مصنفة عبر الفئات. من خلال دمج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) ضمن نموذج مختلط خطي (LMM)، يلتقط LMM-XGBoost بفعالية التأثيرات غير الخطية وتفاعلاتها مع الأخذ في الاعتبار التأثيرات العشوائية التي نمذجة…
-
الكشف عن الأحداث النادرة من خلال التجميع التدريجي تحت العينة
2026 | المؤلف: Amr M. Abuzeid وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم مشكلة مجموعات البيانات غير المتوازنة في مهام التصنيف، حيث تحتوي فئة واحدة على عدد أقل بكثير من الحالات مقارنة بالفئات الأخرى. تشكل هذه اللاموازنة تحديًا، حيث أن المصنفات القياسية غالبًا ما تعطي الأولوية للفئات الأكبر، مما يؤدي إلى إهمال الفئات الأصغر، التي قد تكون أكثر إفادة. تسلط شيوع مجموعات البيانات غير المتوازنة…
-
استنتاج موثوق لتشفير حالات المهام بواسطة خلايا عصبية فردية باستخدام تصوير الكالسيوم
2026 | المؤلف: Huixin Huang وآخرون | المجلة: eNeuro | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تأثير الخيارات المنهجية على تقييم الانتقائية العصبية في دراسات تصوير الكالسيوم، مع التركيز بشكل خاص على القشرة الجبهية الوسطى (mPFC) للفئران التي تتصرف بحرية أثناء مهمة الاستكشاف-تجنب. يقوم المؤلفون بتحليل منهجي لكيفية تأثير معلمات مختلفة – من جمع البيانات إلى الاختبار الإحصائي – على تفضيلات الترميز المستنتجة للخلايا العصبية…
-
التعلم الآلي الجماعي القابل للتفسير لتقييم مخاطر الائتمان المستند إلى الإفصاح في الإقراض من نظير إلى عمل
2026 | المؤلف: Gihan M. Ali | المجلة: International Journal of Data and Network Science | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة (ML) القابل للتفسير والذي يهدف إلى تعزيز تقييم مخاطر الائتمان في الإقراض من نظير إلى عمل (P2B)، وهو نموذج FinTech متزايد يسهل التمويل للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs). يعالج الإطار تحديات حاسمة مثل عدم التوازن في المعلومات وعدم توازن الفئات من خلال دمج Random Forest (RF) وLight Gradient Boosting…
-
نموذج التعلم الفيدرالي لكشف احتيال بطاقات الائتمان مع تقنيات توازن البيانات
2024 | المؤلف: Mustafa Abdul Salam وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال في معاملات بطاقات الائتمان، والتي أدت إلى خسائر مالية كبيرة لكل من المستهلكين والبنوك. وتؤكد على ضرورة وجود أنظمة قوية للكشف عن الاحتيال، خاصة من خلال عدسة الكشف عن احتيال بطاقات الائتمان (CCFD). تحدد الدراسة التحديات الرئيسية في تطوير أنظمة فعالة للكشف عن الاحتيال، ولا سيما القيود المفروضة على…