الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: المنطق الاحتمالي
-
التعلم الجماعي في أنظمة التوصية: نحو نمذجة جماعية تكيفية وغير مباشرة
2026 | المؤلف: Nagarjuna Reddy Busireddy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث نموذج التعلم الجماعي الديناميكي العميق (DDGLM)، الذي يعالج قيود تقنيات التجميع التقليدية في تشكيل مجموعات المستخدمين والعناصر لأنظمة التوصية. غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية في التكيف مع الطبيعة الديناميكية لتفضيلات المستخدمين وملاءمة العناصر، مما يؤدي إلى توصيات دون المستوى الأمثل. يستخدم DDGLM بشكل مبتكر بنية عصبية موحدة تتعلم ديناميكيًا الهياكل الجماعية الكامنة،…
-
أول نظام إنذار مبكر للزلازل للسكك الحديدية عالية السرعة في إيطاليا: تعزيز السرعة والكفاءة التشغيلية خلال الأحداث الزلزالية
2026 | المؤلف: Simona Colombelli وآخرون | المجلة: Natural hazards and earth system sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نظام إنذار مبكر للزلازل (EEW) تم تطويره خصيصًا لسكك الحديد السريعة بين نابولي وروما، مع التأكيد على أهميته في تعزيز السلامة لعمليات السكك الحديدية في منطقة نشطة زلزاليًا في إيطاليا. يستخدم النظام شبكة من المحطات الزلزالية المجهزة بمقاييس التسارع لمراقبة حركة الأرض وتوقع تسارع الأرض الأقصى في الوقت الحقيقي.…
-
محول مقيد بالفيزياء لتوقع طاقة الرياح
2026 | المؤلف: Ding Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم البحث نموذج المحول المقيد بالفيزياء (PCT)، وهو إطار عمل جديد مصمم لتوقعات طاقة الرياح ليوم الغد، والذي يدمج القدرات المتقدمة لهندسة المحولات مع المعرفة الخاصة بالمجال حول منحنيات طاقة الرياح. يتم تحقيق هذا الدمج من خلال استخدام توزيع احتمالي عبر تقدير كثافة النواة (KDE) وإدخال خسارة جانسن-شانون (JS) كمنظم قائم على الفيزياء. يهدف إطار…
-
التنبؤ المتكامل والتعلم العميق المعزز لجدولة ذاتية قائمة على السعر لنظام تخزين الطاقة الشمسية: دليل على نطاق المرافق في تشيلي
2026 | المؤلف: Juan Francisco Navarro Perez وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا متكاملًا يجمع بين التنبؤ بالتعلم العميق والتعلم المعزز العميق (DRL) لتحسين عمليات أنظمة تخزين الطاقة بالبطاريات (BESS) بالتزامن مع محطات الطاقة الكهروضوئية (PV). تتناول الدراسة الفجوة بين الأبحاث القائمة على المحاكاة والتطبيقات الواقعية من خلال التحقق من صحة الإطار باستخدام عامين من بيانات التشغيل من ثلاث محطات PV-BESS على نطاق…
-
عتبة ترشيح منخفضة غير بديهية في شبكات الكم ذات الحالة المختلطة
2026 | المؤلف: Haitao Wang وآخرون | المجلة: Communications Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التقدم في فهم ترشيح التشابك داخل الشبكات الكمومية (QNs) من خلال عدسة نظرية ترشيح التوافق (ConPT). تقليديًا، كانت ConPT تركز على التشابك في حالات نقية مثالية، لكن هذا البحث يقدم إطار عمل لـ ConPT في حالات مختلطة يأخذ في الاعتبار آثار الضوضاء العشوائية. تكشف النتائج عن عتبة ترشيح مفاجئة للحالات المختلطة تكون…
-
التعلم العميق البايزي لتوقع ضعف المياه الجوفية والشكوك
2026 | المؤلف: Tarekegn Dejen Mengistu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الجيوكيمياء والبترولوجيا (Geochemistry and Petrology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لشبكة الأعصاب التلافيفية البايزية (Bayesian CNN) لتقييمات ضعف المياه الجوفية الاحتمالية (AVA)، مع معالجة قيود الطرق الحتمية التقليدية. من خلال دمج المعرفة الهيدروجيولوجية السابقة عبر التنظيم، يعالج النموذج بيانات هيدروبيئية متعددة الطبقات لتعلم الأنماط المكانية في التلوث وينتج توزيعات تنبؤية كاملة بدلاً من درجات ضعف فردية. أظهرت شبكة الأعصاب…
-
تحليل المخاطر النظامية للأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة من منظور السلامة-II
2026 | المؤلف: Massoud Mohsendokht وآخرون | المجلة: Reliability Engineering & System Safety | المجال: الهندسة البحرية (Ocean Engineering)تقدم البحث إطار تقييم المخاطر النظامية مبتكر مصمم للأنظمة الاجتماعية التقنية المعقدة (CSTS)، مع التركيز بشكل خاص على عمليات الموانئ البحرية. غالبًا ما تفشل نماذج المخاطر التقليدية في التقاط الاعتماديات الديناميكية بين العناصر البشرية والتكنولوجية والتنظيمية. يقدم هذا الدراسة نهجًا متكاملًا يجمع بين طريقة تحليل الرنين الوظيفي (FRAM) والشبكات البايزية (BN) لتعزيز الرؤى النوعية مع…
-
التعليم البايزي يمكّن التفكير الاحتمالي في نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Linlu Qiu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يناقش المؤلفون دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كعملاء تفاعليين يجب عليهم تطوير تمثيلات للعالم ومعتقدات احتمالية لتعمل بشكل فعال. يؤكدون على أهمية الاستدلال بايزي في تمكين العملاء من تحديث معتقداتهم بشكل مثالي بناءً على معلومات جديدة، خاصة في سياقات مثل التوصيات الشخصية حيث يجب استنتاج تفضيلات المستخدم من السلوك على مر الزمن.…
-
تقليل النموذج غير الخطي من خلال تحليل الاحتمالات
2026 | المؤلف: Jiaming Guo وآخرون | المجلة: SIAM Journal on Scientific Computing | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الورقة تقنية جديدة لتقليل النماذج غير الخطية تُعرف باسم تحليل التوزيع الاحتمالي (PMD)، والتي تعمل كإطار لتطوير نماذج منخفضة الترتيب غير التدخلية (ROMs). يقوم PMD بدمج الأنظمة عالية الأبعاد في مجالات احتمالية منخفضة الأبعاد، مما يمكّن من التنبؤ بالسلوكيات الديناميكية مع التقاط كل من الخصائص الخطية وغير الخطية للنظام. ميزة كبيرة لـ PMD…
-
دمج الأشجار الاحتمالية والشبكات السببية للبيانات السريرية والوبائية
2026 | المؤلف: Sheresh Zahoor وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل الدمج السببي الاحتمالي (PCF)، الذي يدمج الشبكات البايزية السببية (CBNs) وأشجار الاحتمالات (PTrees) لتعزيز اتخاذ القرارات في الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بالنتائج واستكشاف آثار التدخلات. يلتقط إطار عمل PCF العلاقات السببية، مما يسمح بتحديد تأثيرات العوامل ومحاكاة السيناريوهات الافتراضية. تم تقييمه على مجموعات بيانات متنوعة بما في ذلك MIMIC-IV، دراسة…