الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
اتخاذ القرار متعدد المعايير التكيفي للمركبات الكهربائية: نهج هجين يعتمد على RANCOM و ESP-SPOTIS
2024 | المؤلف: Jakub Więckowski وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في سياق مشهد تكنولوجي عالمي، يصبح مواءمة اتخاذ القرار مع تفضيلات العملاء أكثر تعقيدًا. تظهر تحليل القرار متعدد المعايير (MCDA) كأداة حاسمة لتطوير أنظمة الدعم التي تعكس الاتجاهات المتمحورة حول العملاء. تحدد هذه الورقة فجوة في طرق MCDA الحالية، التي غالبًا ما لا تدمج بشكل فعال التفضيلات الشخصية والمعرفة الخبيرة في نماذج القرار. لمعالجة ذلك،…
-
مثلث أينثوفن المعدل للخيول: اقتراح لتكوين دلتا
2024 | المؤلف: Ellen Paulussen وآخرون | المجلة: Journal of Veterinary Internal Medicine | المجال: فرسي (Equine)تتناول الدراسة الحاجة الملحة لوجود تخطيط كهربائي للقلب موثوق (ECGs) في تشخيص اضطرابات نظم القلب في الخيول، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها عدم وجود معيارية في وضع الأقطاب الكهربائية. كان الهدف هو تحديد تكوين مثالي مثلث أينثوفن في الخيول المستريحة لتعزيز اتساق تسجيل ECG وتحسين تشخيص اضطرابات النظم. شملت الأبحاث 72 حصانًا صحيًا…
-
استخدام المراهقين وفائدتهم المدركة للذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال المدرسية: استكشاف علاقاتهم بالوظائف التنفيذية والإنجاز الأكاديمي
2024 | المؤلف: Johan Klarin وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علم النفس التطبيقي (Applied Psychology)تستكشف هذه الدراسة تكرار وفائدة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT، فيما يتعلق بالوظائف التنفيذية للمراهقين، والتي تشمل المهارات المعرفية الأساسية اللازمة للنجاح الأكاديمي. تم إجراء دراستين مع مراهقين أصغر سناً (N = 385، متوسط العمر 14 سنة) وكبار (N = 359، متوسط العمر 17 سنة). أظهرت النتائج أن 14.8% من المشاركين الأصغر سناً و52.6%…
-
الحوسبة التطورية لتخطيط مسار الطائرات بدون طيار: استعراض
2024 | المؤلف: Yi Jiang وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والتقدم في تخطيط مسارات الطائرات بدون طيار (UAV)، خاصة في البيئات المعقدة. غالبًا ما تكافح الخوارزميات الحتمية التقليدية لتحديد المسارات المثلى بكفاءة، مما يدفع إلى استكشاف طرق الحوسبة التطورية (EC)، المستوحاة من العمليات الطبيعية والتي أثبتت فعاليتها في حل مشاكل التحسين المعقدة. يجري هذا البحث مسحًا شاملاً لتطبيق…
-
تحديد التأثيرات الأساسية لتغير البيانات في نموذج التعرف على الكائنات الجديدة كما هو مستخدم مع الخنازير الصغيرة
2024 | المؤلف: Rebecca K. Golden وآخرون | المجلة: Frontiers in Behavioral Neuroscience | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)يعد نموذج التعرف على الأجسام الجديدة (NOR) أداة تقييم معرفية عبر أنواع مختلفة، بما في ذلك الخنازير، لتقييم الفروق في القدرات المعرفية. قامت هذه التحليل التلوي بتجميع البيانات من 12 دراسة شملت 367 خنزيرًا، جميعها خضعت لنموذج NOR متسق بدأ بين اليوم 21 و24 بعد الولادة. كانت القياس الرئيسي المعني هو مؤشر التعرف (RI)، الذي…
-
نهج قائم على التعلم العميق: نموذج تلقائي لتصنيف التهاب اللثة باستخدام استراتيجية إزالة اللثة
2024 | المؤلف: Chang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تركز هذه الدراسة على تطوير شبكة تعلم عميق تهدف إلى التقييم التلقائي لالتهاب اللثة، وهو مؤشر حاسم في التهاب اللثة. استخدم الباحثون تقنية التوزيع الاحتمالي للجيران (t-SNE) لتقليل الأبعاد وبنوا شبكة عصبية تلافيفية (CNN) تعتمد على DenseNet لتحديد وتقييم التهاب اللثة. لتحسين أداء النموذج، تم تقديم خوارزمية جديدة لإزالة الأسنان، إلى جانب تطبيق مشفر Grad-CAM++…
-
الاستفادة من مشفرات التباين والشبكات العصبية المتكررة لتوقع الطلب في إدارة سلسلة التوريد: دراسة حالة
2024 | المؤلف: Khaoula Khlie وآخرون | المجلة: Journal of Infrastructure Policy and Development | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث ورقة البحث في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وبشكل خاص الشبكات العصبية طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) والمشفّرات التلقائية التباينية (VAE)، لتوقع الطلب بدقة، وهو أمر حاسم لتحسين إدارة المخزون وتلبية احتياجات العملاء. تقارن الدراسة أداء هذه النماذج، كاشفة أن الشبكات العصبية LSTM تتفوق بشكل كبير على VAE في دقة التوقع، حيث تحقق خطأ الجذر…
-
الكشف عن الأمراض المعتمد على التعلم العميق في أوراق قصب السكر: تقييم نماذج EfficientNet
2024 | المؤلف: İsmail Kunduracıoğlu وآخرون | المجلة: Journal of Operations Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة لاكتشاف الأمراض في قصب السكر، وهو محصول مسؤول عن 75% من إنتاج السكر العالمي. تعتبر طرق التشخيص اليدوي التقليدية غير فعالة وغالبًا ما تكون غير دقيقة، مما دفع إلى تطوير نهج قائم على التعلم العميق لاكتشاف الأمراض بشكل موثوق في أوراق قصب السكر. باستخدام مجموعة بيانات أوراق قصب السكر، التي…
-
تطبيقات OPM-MEG في علوم الأعصاب الانتقالية: منظور
2024 | المؤلف: Marion Brickwedde وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: الفيزياء الذرية والجزيئية والبصريات (Atomic and Molecular Physics, and Optics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في التصوير المغناطيسي للدماغ (MEG)، مع التركيز بشكل خاص على الانتقال من أجهزة التداخل الكمي فائقة التوصيل (SQUIDs) إلى المغناطيسات المضخمة ضوئيًا (OPMs). تقدم أنظمة OPM-MEG مزايا كبيرة، بما في ذلك تحسين قياس الإشارات العصبية وانخفاض التكاليف التشغيلية، مما يجعلها أدوات واعدة لعلم الأعصاب السريري والتشخيص. يناقش المؤلفون…
-
نموذج دمج عميق لتوقع سوق الأسهم باستخدام عناوين الأخبار وبيانات السلاسل الزمنية
2024 | المؤلف: Pin‐Yu Chen وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية نموذج تعلم عميق متعدد الوسائط جديد لتوقع اتجاهات الأسهم، مع معالجة تعقيدات سوق الأسهم من خلال دمج مصادر بيانات متعددة. يجمع الهيكل المقترح بين نموذج يعتمد على BERT، تم ضبطه بدقة على الأخبار المالية، مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الأنماط الزمنية في أسعار الأسهم والمؤشرات الفنية. يتم إثبات…