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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: انحدار الغابة العشوائية




  • التحليلات التنبؤية ورؤية المشتريات: نهج مدفوع بالبيانات الكبيرة لرضا العملاء في إدارة سلسلة التوريد Predictive Analytics and Procurement Visibility: A Big-Data-Driven Approach to Customer Satisfaction in Supply Chain Management

    2026 | المؤلف: Devendra Nath Pathak وآخرون | المجلة: Journal of Computer Science | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل لتحليلات التنبؤ المدفوعة بالبيانات الكبيرة مصمم لتعزيز رؤية المشتريات وتحسين إدارة المخزون في سلاسل الإمداد. تؤكد على ضرورة انتقال سلاسل الإمداد من نظم تفاعلية إلى نظم استباقية، خاصة استجابةً لمتطلبات المستهلك الديناميكية. يستخدم الإطار نهجًا هجينًا يدمج بيانات المبيعات التاريخية، وأوقات تسليم الموردين، ومعلومات المخزون في الوقت الحقيقي، مستفيدًا من…


  • هوائي MIMO قائم على الجرافين مع انحدار التعلم الآلي للاتصالات 6G Graphene based terahertz MIMO antenna with machine learning regression for 6G communications

    2026 | المؤلف: Md. Ashraful Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)

    تقدم هذه الدراسة هوائي متعدد المدخلات والمخرجات (MIMO) مدمج وعالي الأداء مصمم لأنظمة الاتصالات بترددات التيراهيرتز (THz) للجيل السادس، مصنوع على ركيزة من البوليميد بموصلية كهربائية قدرها $\varepsilon_r = 3.5$ وزاوية خسارة قدرها $\tan \delta = 0.0027$. يقيس الهوائي $405 \times 163.75 \, \mu m^2$، ويعمل عند ترددات رنين متعددة (3.752، 4.204، 4.652، 5.104، 5.548،…


  • التنبؤ بتكاليف الطوارئ في مشاريع البناء من خلال إدخال خوارزميات التعلم الآلي Prediction of cost contingency in construction projects by introducing machine learning algorithms

    2026 | المؤلف: Acinia Nindartin وآخرون | المجلة: Journal of Civil Engineering and Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تتناول ورقة البحث عدم اليقين الكامن في مشاريع البناء، مشددة على ضرورة تخصيص احتياطات التكلفة ضمن ميزانيات المشاريع لإدارة الانحرافات عن التكاليف المخطط لها. تنتقد الأساليب الحالية للتنبؤ باحتياطات التكلفة، مسلطة الضوء على قيودها في الموثوقية والدقة. تستكشف الدراسة خوارزميات التعلم الآلي (ML) المختلفة لتطوير نموذج تنبؤ لاحتياطات التكلفة، باستخدام مجموعات بيانات من إدارة النقل…


  • نمذجة تنبؤية باستخدام التعلم الآلي، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وصور RGB من الهواتف الذكية لتقدير الكتلة الحيوية غير التدميرية لذرة اللؤلؤ (Pennisetum glaucum) Predictive modelling employing machine learning, convolutional neural networks (CNNs), and smartphone RGB images for non-destructive biomass estimation of pearl millet (Pennisetum glaucum)

    2026 | المؤلف: Faten Dhawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تدرس هذه الدراسة استخدام الأدوات الرقمية وتقنيات المراقبة غير التدميرية للتقييم الفوري للكتلة الحيوية فوق الأرض (AGB) في الدخن اللؤلؤي (Pennisetum glaucum)، مع التركيز على الممارسات الزراعية المستدامة. من خلال اعتماد نهج نقل التعلم مع الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) وخوارزميات التعلم الآلي السطحية، بما في ذلك الانحدار باستخدام دعم المتجهات، وXGBoost، والانحدار باستخدام…


  • تقنية معتمدة على تعلم الآلة لتوقع الكسب لهوائي 5G MIMO المصغر ذو الفتحات مع خصائص عزل عالية Machine learning-based technique for gain prediction of mm-wave miniaturized 5G MIMO slotted antenna array with high isolation characteristics

    2026 | المؤلف: Md. Ashraful Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)

    تبحث هذه الدراسة في تصميم وأداء هوائي MIMO مدمج بتردد 28 جيجاهرتز مصمم لشبكات 5G اللاسلكية، باستخدام المحاكاة، والقياسات، وتقنيات التعلم الآلي (ML) للتحسين. الهوائي، الذي يقيس 3.19 $\lambda_0 \times 3.19 \lambda_0$، يحقق عرض نطاق يبلغ 5.1 جيجاهرتز، وكسب ذروة يبلغ 9.43 ديسيبل، وعزل عالٍ يبلغ 31.37 ديسيبل، وكفاءة مثيرة للإعجاب تبلغ 99.6%. تم التحقق…


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