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




  • نهج التعلم الآلي لتحسين تشخيص الاضطرابات الدموية

    2025 | المؤلف: Yiğitcan Çakmak | المجلة: Computational Systems and Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزميات تعلم الآلة (ML) للكشف المبكر وتصنيف فقر الدم وغيرها من اضطرابات الدم، باستخدام نماذج ML التقليدية والمتقدمة المختلفة بما في ذلك LightGBM و CatBoost و Decision Tree و Gradient Boosting و Random Forest و XGBoost. وجدت الدراسة أن LightGBM حقق أعلى دقة بنسبة 98.38%، تلاه عن كثب CatBoost بنسبة…


  • نهج هجين جديد للتعلم العميق يجمع بين انتباه الميزات العميقة والتحقق الإحصائي لتحسين تقسيم الموجات فوق الصوتية للغدة الدرقية

    2025 | المؤلف: Tathagat Banerjee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الغدد الصماء والسكري والتمثيل الغذائي (Endocrinology, Diabetes and Metabolism)

    تقدم البحث TATHA، وهو هيكل جديد للتعلم العميق مصمم لتعزيز دقة تقسيم العقيدات الدرقية في تصوير الموجات فوق الصوتية. على الرغم من التقدم في تقنيات التصوير، لا تزال التحديات التقليدية مثل الضوضاء، والتباين المحدود، واعتماد المشغل قائمة، مما يستلزم حلولاً آلية. تم تقييم TATHA باستخدام قاعدة بيانات رقمية تضم 134 صورة مصنفة من 99 حالة،…


  • DentoMorph-LDMs: نماذج انتشار تعتمد على نسيج اللثة المتصل بـ 8 نقاط جديدة وفقدان الأسنان اللبنية لزيادة صور الأسنان

    2025 | المؤلف: Hanaa Salem وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم هذه البحث DentoMorph-LDMs، إطار عمل مبتكر يعزز إعادة بناء الصور السنية للأطفال واكتشاف الأمراض من خلال دمج الخوارزميات المستوحاة من البيولوجيا في نماذج الانتشار الكامنة (LDMs). يقدم الدراسة وظيفتين جديدتين للخسارة: تعويض بكسل متكيف مع اللثة (GAPI)، الذي يحاكي السلوك التكيفي لأنسجة اللثة، وإعادة بناء قائمة على الانتقال المؤقت (DTBR)، الذي يأخذ في الاعتبار…


  • دور الذكاء الاصطناعي في التخطيط الاستراتيجي والميزة التنافسية

    2025 | المؤلف: Mahdi Jafari وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Business Studies | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)

    تدرس هذه الدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على التخطيط الاستراتيجي والموقع التنافسي عبر مختلف الصناعات. من خلال تحليل أكثر من 80 مقالة أكاديمية، تسلط الأبحاث الضوء على كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي للأطر الاستراتيجية التقليدية مثل وجهة النظر القائمة على الموارد (RBV)، وتحليل SWOT، وقوى بورتر الخمس من خلال تقنيات متقدمة مثل التحليلات التنبؤية، ومعالجة اللغة…


  • تعزيز تصنيف إشارات EEG في واجهات الدماغ والحاسوب باستخدام نماذج التعلم العميق الهجينة

    2025 | المؤلف: Abir Das وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف تخيل الحركة (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بدقة، والتي تتم معالجتها من خلال ثلاث مراحل: معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. من خلال تقييم خمسة مصنفات تقليدية—أقرب الجيران (KNN)، مصنف الدعم…


  • مجموعة بيانات مصورة داخل الفم مع تعليقات لاكتشاف تسوس الأسنان

    2025 | المؤلف: S. Ahmed وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم هذه الدراسة أول مجموعة بيانات مصورة داخل الفم متاحة للجمهور ومُعَلَّمة تهدف إلى تعزيز الكشف عن تسوس الأسنان المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI)، مما يعالج فجوة كبيرة في الموارد الحالية. تتكون مجموعة البيانات من 6,313 صورة مأخوذة من أفراد تتراوح أعمارهم بين 10 إلى 24 عامًا في ميثي، السند، باكستان. تم إنشاء التعليقات التوضيحية باستخدام…


  • التعلم الآلي، توقع سوق الأسهم، وكفاءة السوق: دراسة مقارنة

    2025 | المؤلف: Oscar H. Bustos وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تستكشف هذه الورقة البحثية دقة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في التنبؤ بمؤشرات سوق الأسهم، مع معالجة فجوة في الأدبيات الحالية التي تركز غالبًا على مؤشرات محدودة وإطارات زمنية قصيرة مع تجاهل تأثير كفاءة السوق. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تشمل 55 سوقًا على مدى 65 فترة شهرين من يناير 2011 إلى يوليو 2022. تقيم أداء…


  • اختيار الميزات المحسّن والتعلم الآلي المتقدم لتوقع خطر السكتة الدماغية في مرضى الشرايين التاجية المعاد توعيتها

    2025 | المؤلف: Yong Si وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول هذه الورقة البحثية المخاطر الكبيرة للسكتة الدماغية بعد الجراحة في المرضى الذين يعانون من مرض الشريان التاجي (CAD) والذين يخضعون لإجراءات إعادة التوعية، مثل التدخل التاجي عن طريق الجلد (PCI) وجراحة تحويل مجرى الشريان التاجي (CABG). على الرغم من التقدم في تعلم الآلة (ML) لتوقع النتائج بعد الجراحة، إلا أن هناك فجوة في الربط…


  • توقع الأداء الأكاديمي القائم على التعلم الآلي مع إمكانية الشرح لتحسين اتخاذ القرار في المؤسسات التعليمية

    2025 | المؤلف: Wesam Ahmed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)

    تؤكد ورقة البحث على أهمية التعليم في تطوير المهارات الحياتية الأساسية وتخصيص الموارد، مع تسليط الضوء على دمج التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم العالي. تركز على التنبؤ بالأداء الأكاديمي لتعزيز تصنيفات الجامعات وفرص الطلاب، مع معالجة التحديات في تحليل الأداء والتقييم من خلال نماذج التعلم الآلي (ML). تستخدم الدراسة عشرة نماذج انحدار،…


  • الكشف عن سرطان الثدي باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

    2025 | المؤلف: Tharunya Arravalli وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في تشخيص سرطان الثدي، وهي حالة تتميز بتكاثر الخلايا غير الطبيعية التي يمكن أن تؤدي إلى أورام خبيثة وانتشار المرض. نظرًا لزيادة حالات سرطان الثدي، تؤكد الدراسة على ضرورة تحسين طرق التشخيص. من خلال استخدام مصنفات التعلم الآلي المختلفة، حددت الدراسة سرطان الثدي…


←السابق
1 … 40 41 42 43 44 … 285
التالي→

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