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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: المعايرة




  • 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…


  • توسيع ترجمة الآلة العصبية إلى 200 لغة

    2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في عام 2016، اعترفت الأمم المتحدة بالوصول إلى الإنترنت كحق إنساني أساسي، بهدف تقليل الرقابة وتعزيز تدفق المعلومات بحرية. ومع ذلك، لا تزال هناك حواجز كبيرة، خاصة بالنسبة لمجتمعات اللغات ذات الموارد المحدودة، حيث يعيق الوصول إلى الإنترنت قيود اللغة. يمثل إدخال نموذج NLLB-200 تقدمًا محوريًا في الترجمة الآلية، مما يمكّن من الترجمة إلى ومن…


  • نموذج أساسي شامل للشرائح الرقمية في علم الأمراض من بيانات العالم الحقيقي

    2024 | المؤلف: Hanwen Xu وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على Prov-GigaPath، وهو نموذج أساسي جديد لعلم الأمراض على مستوى الشريحة بالكامل مصمم لمعالجة التحديات الحسابية المتأصلة في علم الأمراض الرقمي. غالبًا ما تعتمد النماذج التقليدية على أخذ عينات من بلاطات الصور من الشرائح ذات الدقة العالية، مما قد يؤدي إلى فقدان السياق الحيوي على مستوى الشريحة. بالمقابل، يتم تدريب…


  • التعلم الآلي القابل للتفسير في التنبؤ بإصابة الكبد الناتجة عن الأدوية بين مرضى السل: تطوير النموذج ودراسة التحقق

    2024 | المؤلف: Yue Xiao وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: علم العقاقير (Pharmacology)

    هدفت الدراسة إلى تطوير والتحقق من صحة نموذج توقع قابل للتفسير لإصابة الكبد الناتجة عن الأدوية (DILI) في مرضى السل (TB). باستخدام مجموعة بيانات تضم 7,071 مريضًا بالسل من مدينة نينغبو، استخدمت الدراسة تقنيات تعزيز التدرج الشديد (XGBoost) والغابة العشوائية (RF) وخوارزميات الانحدار اللوجستي لأسلوب الانكماش والاختيار المطلق الأدنى (LASSO). تم تقييم أداء النموذج باستخدام…


  • طريقة محسنة لتقدير وضع الإنسان في الوقت الحقيقي تعتمد على إطار عمل YOLOv8 المعدل

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

    تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتقدير وضعية الإنسان في الوقت الحقيقي (HPE) يسمى CCAM-Person، مبنيًا على إطار عمل YOLOv8. الهدف الرئيسي من هذا النموذج هو تعزيز دقة تقدير وضعية الإنسان في ظل التحديات مثل الحجب الجزئي وحقول الاستقبال المحدودة، والتي يمكن أن تعيق الأداء. لمعالجة هذه القضايا، قام المؤلفون بتحسين مكونات العمود الفقري والعنق لنموذج…


  • تقييم مرجعي محتمل لتحليل ملاحظي في سجل SWEDEHEART مقابل تجربة REDUCE-AMI العشوائية

    2024 | المؤلف: Anthony Matthews وآخرون | المجلة: European Journal of Epidemiology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

    يتناول القسم تقييم المعايير المحتملة لتحليل ملاحظي مقارنة بالتجربة العشوائية القادمة، REDUCE-AMI (معرف ClinicalTrials.gov: NCT03278509)، التي تهدف إلى تقييم الآثار طويلة الأمد لمثبطات بيتا على الوفيات ومخاطر احتشاء عضلة القلب بعد احتشاء عضلة القلب في المرضى الذين لديهم كسر قذف بطيني أيسر محفوظ. تم تصميم التحليل الملاحظ ليحاكي عن كثب بروتوكول تجربة REDUCE-AMI، باستخدام بيانات…


  • نموذج انتشار مزدوج يمكّن من توليد الجزيئات ثلاثية الأبعاد وتحسين الرصاص بناءً على جيوب الهدف

    2024 | المؤلف: Lei Huang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)

    ت outlines ورقة البحث المبادئ الأساسية لنموذج الانتشار، الذي يعمل من خلال سلسلتين مترابطتين من ماركوف: عملية الانتشار وعملية العكس (إزالة الضوضاء). تقوم عملية الانتشار بإدخال ضوضاء غاوسية بشكل منهجي إلى البيانات على مدى سلسلة من الخطوات الزمنية، مما يحول توزيع البيانات الحقيقي إلى توزيع ضوضاء محدد مسبقًا. يتم التحكم في هذا التحويل من خلال…


  • DDFC: نهج التعلم العميق لاستخراج الميزات العميقة وتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي في نظام الرعاية الصحية الإلكترونية

    2024 | المؤلف: Abdus Saboor وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تبحث هذه الدراسة في تطبيق وحدات التكرار المحكومة بالانتباه (A-GRU) للكشف التلقائي عن أورام الدماغ باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي. نموذج A-GRU يلتقط بفعالية الأنماط التسلسلية والمعلومات المكانية، مما يعزز دقة الكشف عن الأورام إلى 99.32%. من خلال دمج آليات الانتباه، يبرز النموذج الميزات الحرجة التي تؤثر على قراراته، مما يعالج مخاوف القابلية للتفسير المرتبطة…


  • دراسة تعلم الآلة باستخدام بيانات SDHS 2020 لتحديد محددات الفقر في الصومال

    2024 | المؤلف: Abdirizak A. Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)

    تدرس هذه الدراسة التنبؤ بالفقر في الصومال باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، مع معالجة قيود تحليل الانحدار التقليدي. من خلال تحليل بيانات من المسح الديموغرافي والصحي في الصومال لعام 2020، تستخدم البحث طرق تعلم آلي متنوعة، بما في ذلك الغابة العشوائية، شجرة القرار، آلة الدعم الناقل، والانحدار اللوجستي، مع تقييم الأداء من خلال مقاييس مثل…


  • تحليل منهجي لـ ChatGPT وGoogle Search وLlama 2 لمهام دعم القرار السريري

    2024 | المؤلف: Sarah Sandmann وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

    تقيّم هذه القسم الدقة السريرية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبالتحديد GPT-3.5 و GPT-4، في تقديم النصائح الصحية من خلال اقتراح التشخيصات الأولية، وخطوات الفحص، والعلاجات لـ 110 حالة طبية عبر تخصصات سريرية متنوعة. تتضمن الدراسة أيضًا تحليلًا فرعيًا لاثنين من تكوينات نماذج Llama 2 مفتوحة المصدر وتقارن القدرات التشخيصية ضد بحث جوجل البسيط. تشير النتائج…


←السابق
1 2 3 4
التالي→

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