الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تجميع الفرق
-
تصنيف بذور الفاصوليا mung بناءً على ميزات متعددة النماذج ونموذج التعلم التجميعي المحسن بواسطة كبلر Mung bean seed classification based on multimodal features and Kepler-optimized stacking ensemble learning model
2026 | المؤلف: Shaozhong Song وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتصنيف دقيق لبذور الفاصوليا mung لتحسين قيمتها الغذائية وعوائد المحاصيل، مع تسليط الضوء على قيود الأساليب الحالية بسبب عدم كفاءة الوقت ونقص ميزات مجموعة البيانات المتنوعة. لتعزيز دقة التصنيف، تقدم البحث نموذج تعلم تجميعي يتضمن ميزات متعددة الأنماط، حيث يدمج بشكل خاص 59 ميزة رئيسية مستمدة من 700 ميزة طيف…
-
تعزيز دقة توقع pH في ISFET المغلق بـ Al2O3 باستخدام مُنظم XGBoost وتعلم التجميع Enhancing pH prediction accuracy in Al2O3 gated ISFET using XGBoost regressor and stacking ensemble learning
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الحيوية (Bioengineering)تقدم البحث نموذجًا عدديًا لترانزستور التأثير الميداني الحساس للأيونات (ISFET) مع بوابة Al₂O₃ مصمم لاكتشاف درجة الحموضة، مع تسليط الضوء على فائدته في المجالات البيئية والطبية الحيوية بسبب استجابته السريعة وفعاليته من حيث التكلفة. تحقق الدراسة بشكل منهجي من تأثير سمك العازل البوابة، وتركيز الشوائب، ودرجة الحرارة على أداء ISFET من خلال تحليل تيار المصدر-المصرف…
-
الكشف عن فقر الدم باستخدام نموذج التعلم العميق من صور الملتحمة Deep Learning Model-Based Detection of Anemia from Conjunctiva Images
2026 | المؤلف: Najmus Sehar وآخرون | المجلة: Healthcare Informatics Research | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)فقر الدم يُعرف بأنه نقص في كريات الدم الحمراء أو انخفاض في تركيز الهيموجلوبين، مما يؤدي إلى عدم كفاية توصيل الأكسجين إلى الأنسجة. يؤثر على نسبة كبيرة من السكان العالميين، حيث يتأثر 40% من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 6-59 شهرًا، و37% من النساء الحوامل، و30% من النساء غير الحوامل اللواتي تتراوح أعمارهن بين 15-49…
-
نموذج تعلم آلي جماعي قوي وقابل للتفسير للتنبؤ بالاحتيال في التأمين الصحي A robust and interpretable ensemble machine learning model for predicting healthcare insurance fraud
2026 | المؤلف: Zeyu Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث التأثير المالي الكبير للاحتيال في تأمين الرعاية الصحية، والذي يؤدي إلى خسائر بمليارات الدولارات سنويًا. تقترح الدراسة نهجًا قائمًا على التعلم الآلي لتعزيز دقة اكتشاف الاحتيال من خلال منهجية منظمة تتضمن معالجة البيانات، تدريب النموذج ودمجه، وتحليل النتائج مع تفسير الميزات. استخدم المؤلفون طرقًا مدمجة وطرق تبديل لتقييم أداء النماذج المختلفة، واختاروا…