الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
توقع الاكتئاب بعد الولادة لدى النساء: تطوير والتحقق من صحة نماذج تعلم الآلة المتعددة
2025 | المؤلف: Weijing Qi وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الصحة العامة والبيئية وصحة العمل (Public Health, Environmental and Occupational Health)تتناول الدراسة الاكتئاب بعد الولادة (PPD) كقضية صحية عامة حرجة، وتهدف إلى تطوير والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي (ML) التي تستخدم المؤشرات البيولوجية والنفسية والاجتماعية لتقييم خطر PPD لدى النساء الحوامل. تم جمع البيانات من 1,138 مشاركًا بين أغسطس 2021 وأغسطس 2022، مع قياس النتيجة الرئيسية باستخدام مقياس إدنبرة للاكتئاب بعد الولادة بعد ستة…
-
تقسيم وكمية ثلاثية الأبعاد لامتصاص جذور تقويم الأسنان عبر استخراج الجذور تلقائياً من التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع المخروط
2025 | المؤلف: Jing Huang وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: تقويم الأسنان (Orthodontics)تبحث هذه الدراسة في امتصاص الجذر الخارجي (ERR) خلال العلاج التقويمي، مع التأكيد على الحاجة إلى قياس دقيق لتقييم نتائج العلاج والتقليل من المضاعفات طويلة الأمد. تستخدم الدراسة نهجًا مبتكرًا يدمج استخراج الجذر الآلي من التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع المخروط (CBCT) مع المسح داخل الفم لإنشاء نماذج أسنان مركبة، مما يعزز دقة تقييم ERR.…
-
تشخيص سرطان الثدي باستخدام MFF-HistoNet: شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية وشبكات التنسور الكمومية
2025 | المؤلف: Tariq Mahmood وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط جديدة لتشخيص الأمراض النسيجية (MFF-HistoNet) تهدف إلى تعزيز دقة وكفاءة تشخيص سرطان الثدي من خلال تقنية التشخيص المدعوم بالكمبيوتر (CAD). تحدد الدراسة القيود في الخوارزميات الحالية، مثل عدد المعلمات المرتفع والاستخراج غير الفعال للميزات العالمية، مما قد يؤدي إلى فقدان المعلومات. تدمج MFF-HistoNet شبكة عصبية تلافيفية (CNN)…
-
خوارزمية محسنة لاختيار الميزات ذات الطبقتين المتآزرتين مع مصنفين من نوعين للكشف الفعال عن التسلل في بيئة إنترنت الأشياء
2025 | المؤلف: G Logeswari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)استجابةً للتعقيد المتزايد للتهديدات السيبرانية، يقدم هذا البحث نظام كشف التسلل (IDS) مصمم لشبكات إنترنت الأشياء (IoT)، التي تواجه تحديات أمنية متميزة لا تعالجها الطرق التقليدية بشكل كافٍ. يستخدم نظام كشف التسلل المقترح نهجًا متعدد الجوانب يتكون من ثلاثة أنظمة فرعية حاسمة: معالجة البيانات المسبقة، اختيار الميزات، والتصنيف. يعزز نظام معالجة البيانات المسبقة جودة البيانات…
-
التعلم الآلي في البيانات الكبيرة الطبية والصحية: مسح شامل مع رؤى تجريبية وتجريبية
2025 | المؤلف: Kamal Taha | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه المقالة فحصًا شاملاً لتطبيقات التعلم الآلي (ML) في البيانات الكبيرة في مجالات الطب الحيوي والصحة، تقييمات تجريبية وتجريبية لمختلف منهجيات التعلم الآلي. تسلط الضوء على نقاط القوة والقيود لهذه التقنيات، بهدف إبلاغ الباحثين والممارسين في عمليات اتخاذ القرار الخاصة بهم. كما تشير المناقشة إلى التقدمات المستقبلية في التعلم الآلي التي يمكن أن تعزز…
-
التعلم العميق القابل للتفسير لتحليل السلاسل الزمنية: دمج SHAP وLIME في نماذج قائمة على LSTM
2025 | المؤلف: Divyani Sen | المجلة: Journal of Information Systems Engineering & Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول القسم دمج SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) مع شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لتعزيز قابلية تفسير هذه النماذج العميقة، التي غالبًا ما تُعتبر “صناديق سوداء”. يوفر LIME تفسيرات محلية من خلال تقريب النموذج بنماذج أبسط وقابلة للتفسير، بينما يقدم SHAP تفسيرًا شاملاً من خلال قياس مساهمة كل ميزة…
-
إطار عمل مُحسّن للتعلم الآلي لتوقع وتفسير سلوك غسل الأخضر في الشركات
2025 | المؤلف: Fanlong Zeng وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التسويق (Marketing)تؤكد هذه الفقرة من البحث على الحاجة الملحة للتنبؤ الدقيق وتفسير سلوكيات الشركات المتعلقة بالغسيل الأخضر في مجالات البيئة والاجتماع والحوكمة (ESG) لتعزيز الشفافية وفعالية التنظيم. يقدم المؤلفون إطار عمل محسّن للتعلم الآلي يجمع بين خوارزمية تحسين الصياد-الفريسة المحسّنة (IHPO) ونموذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) ونظرية الشرح الإضافي لشابلي (SHAP). يهدف هذا الإطار إلى معالجة…
-
شبكة CNN محسّنة للميزات الهجينة لتوقع أمراض محصول الأرز
2025 | المؤلف: Sujith Vijayan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نهج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) هجينة محسّنة للتنبؤ بأمراض محصول الأرز، بهدف تعزيز دقة الكشف ومعالجة التحديات مثل الكفاءة الحسابية والتعميم. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين الحيتان الهجينة وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات التكيفية (WOA_APSO) لتحسين استخراج الميزات واختيارها، مما يسهل الكشف المبكر والتشخيص لأمراض المحاصيل. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً متفوقًا، حيث تحقق دقة تصل…
-
التعلم الآلي المتقدم لتوقع إنتاج البطاطس الإقليمي: تحليل المحركات الأساسية
2025 | المؤلف: Dania Tamayo-Vera وآخرون | المجلة: npj Sustainable Agriculture | المجال: علوم الأغذية (Food Science)تتركز الأبحاث على توقع العائد المحلي، وهو أمر أساسي لتعزيز الاستدامة، والأمن الغذائي، والتكيف مع تغير المناخ. يتم تقييم نماذج التعلم الآلي، وبشكل خاص الغابات العشوائية وتعزيز التدرج، لتوقع عوائد المحاصيل، مع القدرة على تقديم التوقعات حتى شهر واحد قبل الحصاد. استخدمت التحليلات بيانات العائد على مستوى الرمز البريدي من 1982 إلى 2016 لجزيرة الأمير…
-
تحسين هجين باستخدام أساليب ميتاheuristic للكشف عن الأمراض غير المعدية وتشخيصها
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات الحرجة في الكشف المبكر وإدارة الأمراض غير السارية (NCDs)، التي تفاقمت بسبب جائحة COVID-19. وتقترح إطارًا شاملاً يدمج تقنيات استخراج البيانات المتقدمة، واختيار الميزات، والتحسين الميتا-heuristic لتعزيز توقع الأمراض وعلاجها. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تقدم خوارزميتين هجينتين جديدتين: خوارزمية اختيار تقليل متعددة وراثية هرمية (H-GMRA) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المعتمدة على…