الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
الإرادة الحرة كما عُرّفت بمبدأ الاضطراب المقيد: عملية مقيدة، إلزامية، مخصصة، منظمة لصنع القرار
2024 | المؤلف: Yaron Ilan | المجلة: Integrative Psychological and Behavioral Science | المجال: الفلسفة (Philosophy)يتناول القسم مبدأ الاضطراب المقيد (CDP) كإطار لفهم الإرادة الحرة، حيث يفترض أن الأنظمة تفتقر بطبيعتها إلى النوايا وأن “حرية” تصرفها هي نتاج تصميمها وتنوعها. وفقًا لمبدأ الاضطراب المقيد، فإن الخيارات ليست محددة مسبقًا ولكنها استجابات تكيفية للبيئات الديناميكية، تسهلها تنوعات الدماغ. يتحدى هذا المنظور المفاهيم التقليدية للإرادة الحرة، مقترحًا أن السلوكيات البشرية تتأثر بالعوامل…
-
تحليل مقارن لخوارزميات التعلم الآلي لتقييم مخاطر الائتمان الاستهلاكي
2024 | المؤلف: Tianyi Xu | المجلة: Transactions on Computer Science and Intelligent Systems Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق خوارزميات التعلم الآلي في تقييم مخاطر الائتمان للمستهلكين، باستخدام مجموعة بيانات تضم 10,000 حساب ائتماني لمقارنة أربعة خوارزميات: الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، وآلة تعزيز التدرج (GBM). تكشف النتائج أن GBM يتفوق على الخوارزميات الأخرى بمعدل منطقة تحت المنحنى (AUC) يبلغ 0.87، تليه الغابة العشوائية عن كثب بمعدل 0.85.…
-
OpenMedLM: يمكن أن يتفوق هندسة الطلبات على الضبط الدقيق في الإجابة على الأسئلة الطبية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
2024 | المؤلف: Jenish Maharjan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث OpenMedLM، وهي منصة مفتوحة المصدر مصممة لتعزيز أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في التطبيقات الطبية. بينما تتطلب النماذج التقليدية المملوكة تعديلات دقيقة واسعة وبيانات متخصصة، يظهر OpenMedLM أن نماذج الأساس مفتوحة المصدر يمكن أن تحقق نتائج رائدة (SOTA) دون هذه القيود. قامت الدراسة بتقييم مجموعة متنوعة من نماذج LLMs مفتوحة المصدر تتراوح من…
-
تحسين تحليل مكونات EEG باستخدام تنظيف البيانات في التجارب الثابتة والمتحركة
2024 | المؤلف: Marius Klug وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستكشف الدراسة تأثير شدة الحركة ورفض العينة التلقائي على جودة تحلل المكونات المستقلة (ICA) في بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). مع تزايد استخدام بروتوكولات EEG المتنقلة، تزداد وجود الشوائب في البيانات، مما يستلزم طرق تنظيف فعالة. طبق الباحثون خوارزمية AMICA على ثمانية مجموعات بيانات مفتوحة الوصول ذات شدة حركة ومعايير رفض عينة متفاوتة. قاموا بتقييم…
-
رأي: تحسين نماذج المناخ باستخدام معرفة العمليات والدقة والذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Tapio Schneider وآخرون | المجلة: Atmospheric chemistry and physics | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تؤكد هذه القسم على الحاجة الملحة لتحسين نمذجة المناخ لتسهيل التكيف الفعال مع تغير المناخ، وخاصة في تمثيل العمليات الحرجة الصغيرة النطاق مثل الاضطراب وتكوين السحب بدقة. نظرًا لأن هذه العمليات لا يمكن حلها بشكل صريح في المستقبل القريب، يدعو المؤلفون إلى نهج هجين يجمع بين المعلمات المستندة إلى العمليات التقليدية وطرق الذكاء الاصطناعي الحديثة.…
-
النفور من خوارزميات التوظيف: الشفافية، التمييز الجنسي، والثقة بالنفس
2024 | المؤلف: Marie-Pierre Dargnies وآخرون | المجلة: Management Science | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تؤثر على النفور من الخوارزميات في قرارات التوظيف من خلال تجربة عبر الإنترنت تشمل العمال والمديرين. شارك العمال في مهام تتطلب جهدًا حقيقيًا واختاروا ما إذا كانت قرارات التوظيف ستتخذ من قبل مدير أو خوارزمية. تكشف النتائج أنه عندما لا تأخذ الخوارزمية في الاعتبار الجنس في توقع أداء العمل،…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…
-
تعزيز الكشف عن أورام الدماغ في الرنين المغناطيسي باستخدام محول رؤية غير حساس للدوران
2024 | المؤلف: Palani Thanaraj Krishnan وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroinformatics | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج “المحول البصري غير القابل للدوران” (RViT)، وهو نموذج تعلم عميق مصمم خصيصًا لتصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي. من خلال استخدام تضمينات الرقع المدورة، يتناول RViT بفعالية تحدي التباين الدوراني في تصوير الأورام، محققًا مقاييس أداء متفوقة، بما في ذلك الحساسية العالية، والخصوصية، ودقة عامة تتجاوز كل من المحول البصري القياسي…
-
تحليل حالة متطابقة لحوادث المركبات المستقلة مقابل المركبات التي يقودها الإنسان
2024 | المؤلف: Mohamed Abdel‐Aty وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: السلامة والمخاطر والجودة والموثوقية (Safety, Risk, Reliability and Quality)قسم “الطرق” في ورقة البحث يوضح تصميم التجارب والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في فرضية البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، متضمنة تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب متنوعة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة تأثيراتها على النتائج ذات الأهمية. شمل جمع البيانات استخدام أدوات وبروتوكولات موحدة لضمان…
-
تصنيف أورام الدماغ بشكل موثوق من خلال دمج التعلم العميق ونموذج الانتباه القائم على القنوات
2024 | المؤلف: Balamurugan A.G وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تدرس الدراسة تطبيق منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد نموذج الانتباه القائم على القناة (CWAM) المدمج مع ResNet101، لتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعتمد العمليات التشخيصية التقليدية غالبًا على خبرة أطباء الأشعة، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وقد تكون أقل دقة. يعزز نموذج ResNet101-CWAM المقترح بشكل كبير أداء التصنيف، محققًا دقة تصل إلى 99.83%، بالإضافة…