الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الإفراط في التخصيص
-
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
Optimizing heart disease diagnosis with advanced machine learning models: a comparison of predictive performanceتقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
-
اكتشاف الإنزيمات القوية والهندسة باستخدام التعلم العميق مع CataPro
Robust enzyme discovery and engineering with deep learning using CataProتسلط الأبحاث الضوء على أهمية التنبؤ بدقة بمعلمات الحركية الإنزيمية لاستكشاف الإنزيمات وتعديلها، مع معالجة القيود التي تعاني منها النماذج الحالية التي غالبًا ما تعاني من انخفاض الدقة أو الإفراط في التخصيص. يقدم المؤلفون نموذج تعلم عميق جديد، CataPro، الذي يستخدم نماذج مدربة مسبقًا وبصمات جزيئية للتنبؤ بالمعلمات الرئيسية مثل عدد الدوران ($k_{cat}$)، وثابت ميكاليز…
-
شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة من نوع إنسيبشن-إكسبشن لتصنيف واكتشاف أمراض النباتات بكفاءة
A novel hybrid inception-xception convolutional neural network for efficient plant disease classification and detectionتسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للنباتات في النظم البيئية والتحديات التي تطرحها آفات النباتات والأمراض، خاصة من حيث اكتشافها المبكر. غالبًا ما تكون التشخيصات التقليدية في المختبر مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يؤدي إلى زيادة ضغط النباتات وتهديدات الأمن الغذائي. لمعالجة هذه القضايا، تقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة (IX-CNN) مصممة لاكتشاف…
-
تقسيم الأسنان بالأشعة السينية تلقائيًا مع الانتباه المجموع
Automatic X-ray teeth segmentation with grouped attentionتقدم البحث شبكة الانتباه المجمعة ودمج الطبقات المتقاطعة (GCNet)، وهو نموذج جديد مصمم لتقسيم الأشعة السينية للأسنان، حيث يتناول التحديات مثل حجم مجموعات البيانات الصغيرة، واهتمامات خصوصية المرضى، وتداخل الضوضاء. يتضمن النموذج مكونين رئيسيين: وحدات الانتباه العالمي المجمعة (GGA)، التي تلتقط وتنظم بفعالية ميزات القوام والملامح، ووحدات دمج الطبقات المتقاطعة (CLF)، التي تدمج هذه الميزات…
-
برمجة وإعداد خوارزمية كشف الكائنات YOLO لتحديد أنشطة التغذية لماشية الأبقار: مقارنة بين YOLOv8m و YOLOv10m
Programming and Setting Up the Object Detection Algorithm YOLO to Determine Feeding Activities of Beef Cattle: A Comparison between YOLOv8m and YOLOv10mتدرس هذه الدراسة فعالية نسختين من خوارزمية رؤية الكمبيوتر YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) – YOLOv8 و YOLOv10 – في مراقبة سلوك التغذية لماشية اللحم، وهو أمر أساسي لصحتها وإنتاجيتها. من خلال تحليل لقطات الفيديو للثيران باستخدام هذه الخوارزميات، وجدت الأبحاث أن كلا النسختين نجحتا في اكتشاف أنشطة التغذية، محققة دقة تبلغ حوالي 98%…
-
نهج شامل قائم على المحولات لتوقعات امتصاص الغاز بدقة عالية في الإطارات العضوية المعدنية
A comprehensive transformer-based approach for high-accuracy gas adsorption predictions in metal-organic frameworksفي هذه الدراسة، يقدم المؤلفون Uni-MOF، وهو إطار عمل متعدد الاستخدامات مصمم للتنبؤ الدقيق بامتصاص الغاز في الأطر العضوية المعدنية (MOFs). يستفيد الإطار من نهج التعلم الذاتي المراقب على قاعدة بيانات شاملة تضم أكثر من 631,000 MOFs وأطر عضوية تساهمية (COFs)، محققًا دقة تنبؤ ملحوظة تبلغ 0.98. تُعزى هذه الدقة العالية إلى التعلم الفعال للتمثيلات…