الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
طريقة توقع قصيرة الأجل لتوليد الطاقة الكهروضوئية تعتمد على نموذج TCN-ECANet-GRU الهجين
2024 | المؤلف: Xiuli Xiang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتنبؤ بالطاقة الشمسية (PV) على المدى القصير باستخدام نموذج هجين يجمع بين الشبكات التلافيفية الزمنية (TCNs) ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، معززة بشبكة انتباه القناة الفعالة (ECANet)، المشار إليها باسم TCN-ECANet-GRU. تتناول هذه الطريقة قيود طرق الانحدار التقليدية وتنبؤات السلاسل الزمنية في التنبؤ بدقة بإنتاج الطاقة الشمسية بسبب تعقيدات الظروف الجوية…
-
استخدام معالجة اللغة الطبيعية لاستكشاف آراء وسائل التواصل الاجتماعي حول الأمن الغذائي: دراسة تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات
2024 | المؤلف: Annika Molenaar وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)تستقصي الدراسة تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحديداً تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات، لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالأمن الغذائي في أستراليا من 1 يناير 2019 إلى 31 ديسمبر 2021. باستخدام مجموعة بيانات تضم 38,070 تغريدة من 14,880 مستخدمًا، تكشف الأبحاث أن المشاعر العامة بشأن الأمن الغذائي كانت إيجابية في الغالب، خاصة خلال فترات…
-
التقدم وآفاق التعلم العميق في التنبؤ بالطقس القاسي على المدى المتوسط
2024 | المؤلف: Leonardo Olivetti وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في السنوات الأخيرة، ظهرت نماذج التعلم العميق كبدائل قابلة للتطبيق لنماذج الأرصاد الجوية التقليدية المعتمدة على الفيزياء للتنبؤ بالطقس على المدى المتوسط، مع وجود عدة دراسات تشير إلى أن هذه النماذج يمكن أن تتفوق على الأساليب التقليدية المعتمدة على الفيزياء. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات كبيرة، خاصة في التنبؤ بدقة بالأحداث الجوية المتطرفة. تستعرض…
-
نموذج تعلم آلي محسن للتنبؤ بمؤشر جودة الهواء في المدن الكبرى في الهند
2024 | المؤلف: Suresh Kumar Natarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم آلي محسن للتنبؤ بمؤشر جودة الهواء (AQI) في المدن الكبرى في الهند، مع معالجة الحاجة الملحة لإدارة فعالة لجودة الهواء بسبب ارتفاع مستويات التلوث الناتجة عن الأنشطة الصناعية وانبعاثات المركبات. يدمج النموذج تحسين الذئب الرمادي (GWO) مع خوارزمية شجرة القرار (DT)، مستفيدًا من بيانات جودة الهواء المستمدة من مستودع كاجل.…
-
استبيان حول اكتشاف البرمجيات الخبيثة باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Ahmed Bensaoud وآخرون | المجلة: Machine Learning with Applications | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والتقدم في اكتشاف وتصنيف البرمجيات الضارة باستخدام التعلم العميق (DL) عبر أنظمة التشغيل المختلفة، بما في ذلك MacOS وWindows وiOS وAndroid وLinux. يسلط الضوء على تعقيد المهمة، ونقص المعايير القياسية، وضرورة المزيد من البحث لتعزيز دقة الاكتشاف. يؤكد البحث على أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) والتعلم الآلي…
-
إطار عمل جديد للتعلم العميق لاكتشاف النوبات الصرعية باستخدام إشارات EEG
2024 | المؤلف: Sayani Mallick وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذا البحث، يقدم المؤلفون إطار عمل جديد لاكتشاف نوبات الصرع باستخدام مزيج من الشبكات العصبية التلافيفية أحادية البعد (1D-CNN)، والشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه (LSTMs)، ووحدات الذاكرة المتكررة المغلقة (GRUs)، وطبقة التجميع المتوسطة. يظهر الهيكل المقترح تحسينات كبيرة في مقاييس الأداء لكل من التصنيفات الثنائية والمتعددة الفئات، مما يتيح اكتشاف النوبات من…
-
التنبؤ العالمي بالفيضانات الشديدة في الأحواض المائية غير المقاسة
2024 | المؤلف: Grey Nearing وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على التقدم الذي حققه نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) في التنبؤ بتدفق المياه اليومي على مدى فترة توقع تبلغ 7 أيام. تم تدريب النموذج والتحقق من صحته بدقة باستخدام بيانات خارج العينة من 5,680 مقياس تدفق، مع استخدام التحقق المتقاطع العشوائي k-fold لضمان…
-
استبيان حول طرق تعزيز البيانات الاصطناعية في رؤية الآلة
2024 | المؤلف: Alhassan Mumuni وآخرون | المجلة: Machine Intelligence Research | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة مراجعة شاملة لتقنيات زيادة البيانات الاصطناعية التي تهدف إلى معالجة تحدي ندرة البيانات في مهام رؤية الكمبيوتر. تعتمد الطرق التقليدية على تدريب الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (CNNs) باستخدام مجموعات بيانات صور تمثيلية على نطاق واسع؛ ومع ذلك، يمكن أن يكون الحصول على بيانات كافية لمهام معينة مشكلة. للتخفيف من ذلك، يتم استخدام تقنيات…
-
نماذج اللغة الكبيرة وثقة المستخدم: نتيجة حلقة التعلم الذاتي المرجعية وفقدان المهارات لدى المتخصصين في الرعاية الصحية
2024 | المؤلف: Avishek Choudhury وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تتناول الورقة دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية، مع التركيز على الثقة المتزايدة التي يضعها الأطباء في هذه التقنيات والتحول من البيانات التي ينتجها البشر إلى البيانات التي تنتجها الذكاء الاصطناعي. من المخاوف الكبيرة التي تم تسليط الضوء عليها هو الحلقة الراجعة المحتملة حيث أن LLMs، المعتمدة على مخرجاتها للتعلم، قد تتدهور في…
-
تأثير المجال الكهرومغناطيسي على تعقيد النجوم المضغوطة بشكل طفيف
2024 | المؤلف: Abeer M. Albalahi وآخرون | المجلة: The European Physical Journal C | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون بروتوكولًا لبناء حلول نجمية داخلية تتميز بالتناظر الكروي، باستخدام مخطط تشوه هندسي بسيط في سياق فك الجاذبية النسبي. المركز في نهجهم هو شرط عامل التعقيد المتلاشي (YTF)، الذي يتم اشتقاقه من مفهوم هيريرا بشأن تعقيد تكوينات المادة الكروية الثابتة أو التي تتطور ببطء. ينشأ هذا العامل من الانقسام العمودي لموتر…