الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختيار (خوارزمية جينية)
-
التيلونوم: إطار لفهم رفاهية الحيوانات يدمج القدرات التكيفية، وتنظيم المشاعر، والوكالة، والفرص البيئية
The teleonome: a framework for understanding animal welfare integrating adaptive capabilities, affective regulation, agency, and environmental affordances2026 | المؤلف: Cristina L. Wilkins وآخرون | المجلة: Frontiers in Animal Science | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تقدم الورقة مفهوم التيلونوم كإطار بيولوجي شامل يوضح الأنظمة الموجهة نحو الهدف التي من خلالها تشارك الكائنات الحية في عمليات التكيف الضرورية للبقاء والتكاثر. يشمل التيلونوم نظامًا متكاملًا من القدرات الإدراكية والفسيولوجية والسلوكية والعاطفية التي تشكلت من خلال الانتقاء الطبيعي. في سياق رفاهية الحيوانات، يبرز أهمية التجارب العاطفية، التي تمكن الحيوانات الواعية من تقييم الصلة،…
-
انحياز اختيار العمر النسبي لا يترجم إلى ميزة في وقت اللعب: أدلة من دوري الدرجة الأولى الإيطالي لكرة القدم
Relative age selection bias does not translate into a playing-time advantage: evidence from Italian Serie A football2026 | المؤلف: Paolo Riccardo Brustio وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychology | المجال: علم النفس النمائي والتربوي (Developmental and Educational Psychology)تستكشف الدراسة تأثيرات العمر النسبي (RAEs) في كرة القدم الإيطالية النخبوية (سيري أ)، مع تسليط الضوء على التحيز لصالح الرياضيين المولودين في وقت مبكر من سنة الاختيار. كانت أهداف البحث هي قياس انتشار وحجم تأثيرات العمر النسبي عبر فئات عمرية مختلفة، ومراكز اللعب، وترتيب الفرق، بالإضافة إلى تقييم تأثيرها على نتائج الاختيار والمشاركة، مثل ظهور…
-
تحليل مقارن لنماذج تعلم الآلة في توقع مرض الشريان التاجي مع اختيار ميزات محسّن
Comparative analysis of machine learning models for coronary artery disease prediction with optimized feature selection2025 | المؤلف: David B. Olawade وآخرون | المجلة: International Journal of Cardiology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بمرض الشريان التاجي (CAD) باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات فرامينغهام ومجموعة بيانات ز-علي زاده ساني. من خلال اعتماد منهجية منظمة تشمل معالجة البيانات، واختيار الميزات عبر خوارزمية تحسين بحث النسر الأصلع (BESO)، وتقييم نماذج التصنيف المتعددة، تحدد الأبحاث أن الغابة العشوائية (RF) هي الأكثر فعالية…
-
أصول مستقلة وتوقيعات اختيار غير متوازية لمقاومة التريكلا بندازول في فاسيولا هيباتيكا
Independent origins and non-parallel selection signatures of triclabendazole resistance in Fasciola hepatica2025 | المؤلف: Young‐Jun Choi وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تريكلابندازول (TCBZ) هو العلاج الرئيسي للفاسيولازيس، وهو مرض حيواني المنشأ مهم ينتج عن الطفيلي فاسيولا هيباتيكا. إن ظهور مقاومة واسعة النطاق لـ TCBZ (TCBZ-R) في الماشية وزيادة الإصابات البشرية المقاومة يتطلب فهمًا أعمق للآليات الجينية الكامنة وراء هذه المقاومة. في هذه الدراسة، تم تسلسل الجينومات لـ 99 دودة فلوكة حساسة لـ TCBZ (TCBZ-S) و210 دودة…
-
تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج
An adaptive ensemble feature selection technique for model-agnostic diabetes prediction2025 | المؤلف: Karthik Natarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث AdaptDiab، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الميزات من خلال مجموعة تهدف إلى تعزيز توقع مرض السكري من خلال نهج غير مرتبط بالنموذج. من خلال دمج تقنيات اختيار الميزات المختلفة، بما في ذلك طرق التصفية مثل ANOVA F-score، ودرجة فيشر، وحدود التباين، يحدد AdaptDiab بشكل فعال مجموعة فرعية مثالية من الميزات. تستخدم الطريقة دالة…
-
تقنية محسّنة تعتمد على التصويت الناعم في تعلم الآلة للكشف عن سرطان الثدي باستخدام اختيار ميزات فعّال وتوازن الفئات SMOTE-ENN
An improved soft voting-based machine learning technique to detect breast cancer utilizing effective feature selection and SMOTE-ENN class balancing2025 | المؤلف: Indu Chhillar وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لسرطان الثدي، الذي لا يزال السبب الرئيسي للوفاة بين النساء في جميع أنحاء العالم. تؤكد على أهمية الكشف المبكر والتشخيص الدقيق في تقليل معدلات الوفيات. تسلط الدراسة الضوء على قيود خوارزميات التعلم الآلي عند مواجهة مجموعات بيانات تحتوي على ميزات مكررة أو غير ذات صلة. لتعزيز فعالية هذه الخوارزميات، ينفذ…