تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. الذكاء الاصطناعي

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي




  • فحص العلاقة بين دافع التعلم وفعالية التعلم: نموذج وساطة الانخراط في التعلم

    2024 | المؤلف: Hong Lei وآخرون | المجلة: Humanities and Social Sciences Communications | المجال: التربية (Education)

    في سياق التحول الأخير في الصين نحو التعليم العالي الشامل، تحقق هذه الدراسة في التفاعل بين دافع التعلم، والانخراط في التعلم، وفعالية التعلم، مع الأخذ في الاعتبار أيضًا الدور الوسيط لسمات شخصية الطلاب. تكشف النتائج أن دافع التعلم يعزز بشكل كبير فعالية التعلم ويؤثر إيجابيًا على الانخراط في التعلم. علاوة على ذلك، يظهر أن الانخراط…


  • إطار عمل لتصور ديناميات الأنظمة الهجينة ونماذج المحاكاة المعتمدة على الوكلاء

    2024 | المؤلف: Le Khanh Ngan Nguyen وآخرون | المجلة: European Journal of Operational Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    لقد أدت التعقيدات المتزايدة للأنظمة والتحديات التي يواجهها أصحاب المصلحة في القطاعين الخاص والعام إلى دفع نماذج الأنظمة لاعتماد أساليب متعددة المنهجيات، وخاصة من خلال دمج طرق مختلفة من بحوث العمليات (OR) وعلوم الإدارة (MS). تشمل هذه الاتجاهات استخدام المحاكاة الهجينة، التي تجمع بين منهجيات مثل ديناميات النظام (SD)، والمحاكاة القائمة على الأحداث المنفصلة، ونماذج…


  • التحكم الدماغي في الحركة الثنائية اليدين ممكن بفضل الشبكات العصبية المتكررة

    2024 | المؤلف: Darrel R. Deo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تناقش هذه الفقرة التقدم في واجهات الدماغ والحاسوب (BCIs)، مع التركيز بشكل خاص على تحدي تمكين التحكم المتزامن في عدة مؤثرات، مثل مؤشرين على الحاسوب. لقد سهلت واجهات الدماغ والحاسوب التقليدية بشكل أساسي التحكم بمؤثر واحد، ولكن استعادة الحركة الثنائية اليدين يمكن أن تعزز بشكل كبير الوظائف للأفراد الذين يعانون من الشلل. يبرز المؤلفون نتائجهم…


  • الذكاء الاصطناعي الحواري والعدالة من خلال تقييم تواصل GPT-3 مع مجموعات اجتماعية متنوعة حول مواضيع مثيرة للجدل

    2024 | المؤلف: Kaiping Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلوم الاجتماعية العامة (General Social Sciences)

    تناقش هذه الفقرة الزيادة المتزايدة في انتشار نماذج اللغة التلقائية، مع التركيز بشكل خاص على آثارها على العدالة في التواصل بين البشر والذكاء الاصطناعي. على الرغم من التقدم في هذه النماذج، هناك نقص ملحوظ في المقاييس لتقييم العدالة عبر مجموعات سكانية متنوعة. يقترح المؤلفون إطارًا مستنيرًا بالديمقراطية التشاركية والتواصل العلمي لتقييم العدالة في أنظمة الحوار.…


  • نموذج دمج غير خطي معزز بواسطة GAN لتوقع أسعار الأسهم

    2024 | المؤلف: Yingcheng Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم من خلال تطوير TSGAN، وهو نموذج تعلم عميق يدمج الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونموذج هجين يتكون من الشبكات العصبية التلافيفية المعتمدة على الانتباه (ACNN)، والذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، ومتوسط الحركة التكاملي الذاتي الانحدار (ARIMA). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تواجهها…


  • التنبؤ بنتائج مرضى العلاج الإشعاعي باستخدام بيانات سريرية في الوقت الحقيقي ونمذجة رياضية

    2024 | المؤلف: Alexander P. Browning وآخرون | المجلة: Bulletin of Mathematical Biology | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)

    تقدم البحث نموذجًا مقسمًا للتنبؤ بتقدم حجم الورم لدى مرضى سرطان الرأس والعنق الذين يخضعون للعلاج الإشعاعي. يسلط الضوء على التباين في استجابات العلاج بين المرضى الذين لديهم خصائص ورم مشابهة قبل العلاج ويعالج التحديات التي تطرحها البيانات السريرية المحدودة. النموذج المقترح، الذي يتضمن ستة معلمات يمكن تفسيرها بيولوجيًا، يلتقط بفعالية مجموعة واسعة من استجابات…


  • طريقة تجميع محسنة لشبكات الأعصاب التلافيفية

    2024 | المؤلف: Lei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم ورقة البحث طبقة تجميع جديدة، تُسمى T-Max-Avg، مصممة لتعزيز استخراج الميزات في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تؤدي طرق التجميع التقليدية، مثل التجميع الأقصى والتجميع المتوسط، غالبًا إلى فقدان المعلومات على الرغم من كفاءتها في تقليل الأبعاد المكانية. تُدخل طبقة التجميع T-Max-Avg معلمة عتبة $T$ التي تسمح باختيار أعلى $K$ بكسلات متفاعلة، مما يمكّن من…


  • GrowthPredict: صندوق أدوات ودليل تعليمي لتناسب وتوقع مسارات النمو باستخدام نماذج النمو الظاهراتية

    2024 | المؤلف: Gerardo Chowell وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)

    يقدم هذا القسم نظرة عامة على GrowthPredict، وهو صندوق أدوات MATLAB مصمم للتنبؤ قصير المدى في الوقت الحقيقي لعمليات النمو، وخاصة في سياق نمذجة الأوبئة. هذه الأداة سهلة الاستخدام تستخدم نماذج نمو ديناميكية ظاهرة تعتمد على المعادلات التفاضلية العادية لتناسب وتنبؤ بيانات السلاسل الزمنية. وهي متاحة لجمهور متنوع، بما في ذلك الطلاب والباحثين في البيولوجيا…


  • NeuroNet19: نموذج شبكة عصبية عميقة قابلة للتفسير لتصنيف أورام الدماغ باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي

    2024 | المؤلف: Rezuana Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث NeuroNet19، وهي بنية شبكة عصبية عميقة مصممة لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ (BTs). من خلال الاستفادة من VGG19 كعمود فقري لها، تتضمن NeuroNet19 وحدة تجميع الهرم المقلوب (iPPM) لالتقاط خرائط الميزات متعددة المقاييس بفعالية، مما يعزز قدرة النموذج على استخراج كل من السياقات المحلية والعالمية للصورة بغض النظر عن حجم الورم أو موقعه.…


  • تحسين تصنيف الأمراض من خلال تحليل نموذج اللغة للأعراض

    2024 | المؤلف: Esraa Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) وتقنيات التعلم العميق لأتمتة توقع الأمراض بناءً على أوصاف الأعراض. تستخدم الدراسة نموذجين من نماذج تطبيع المفاهيم الطبية – تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات (MCN-BERT) ونموذج الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه (BiLSTM)، كل منهما مُحسَّن باستخدام طرق مختلفة من المعلمات الفائقة. تم تقييم…


←السابق
1 … 285 286 287 288 289 … 301
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.