الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز التدرج
-
نهج التعلم الآلي لتقييم الخصائص الميكانيكية لمركبات الإيبوكسي-الجوت المملوءة بالنفايات الصناعية
2026 | المؤلف: Abhilash Purohit وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: البوليمرات والبلاستيك (Polymers and Plastics)تبحث ورقة البحث في تطوير المركبات الحيوية من خلال دمج ألياف الجوت ورواسب لينز-دونافيتز (LD)، وهو منتج ثانوي من صناعة الصلب، في مصفوفة الإيبوكسي. يتماشى هذا النهج مع هدف التنمية المستدامة 12 (SDG-12) من خلال تعزيز إعادة استخدام النفايات الصناعية. تقيّم الدراسة ستة تركيبات مركبة بمحتوى ثابت من ألياف الجوت بنسبة 20 wt.% ومحتوى متغير…
-
إطار تحسين تعزيز التدرجات لاكتشاف التسلل في إنترنت الأشياء: تقييم شامل على مجموعة بيانات CICIoT2023
2026 | المؤلف: Salah A. Almahaqeri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يتناول قسم ورقة البحث تطوير نظام كشف التسلل المعزز بالتحسين (IDS) المصمم خصيصًا لإنترنت الأشياء (IoT)، والذي يواجه تحديات بسبب حجم حركة المرور الشبكية الكبير والمتنوع وغير المتوازن. تم تقييم الإطار المقترح بدقة باستخدام معيار CICIoT2023 ويشمل تقنيات مثل تقليل العينة الطبقية لمعالجة عدم التوازن في الفئات واختيار الميزات المعتمد على المكاسب للتخلص من سمات…
-
نهج متقدمة في التعلم الآلي لتوقع التوطن المشترك للأمراض المدارية المهملة في كينيا: التركيز على الديدان الطفيلية المنقولة بالتربة، داء البلهارسيات، وداء الفيلاريات اللمفاوي
2026 | المؤلف: Nkuba Nyerere وآخرون | المجلة: PLoS neglected tropical diseases | المجال: علم الطفيليات (Parasitology)تبحث الدراسة في التحدي المستمر للأمراض المدارية المهملة (NTDs) في كينيا، حيث تعقد التوطن المشترك للديدان الطفيلية المنقولة بالتربة (STH) وداء البلهارسيا (SCH) وفيلاريا اللمفية (LF) جهود السيطرة. باستخدام نماذج التعلم الآلي، وتحديداً الغابة العشوائية (RF) وآلة تعزيز التدرج (GBM) وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، تهدف الدراسة إلى تحديد المناطق عالية المخاطر لتوطن الأمراض المدارية المهملة…
-
تطوير استراتيجية إدارة دقيقة للنيتروجين تعتمد على التعلم الآلي المبتكر وتكديس البيانات متعددة المصادر للذرة
2026 | المؤلف: Dan Li وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)هدفت الدراسة إلى تطوير استراتيجية مبتكرة لتوصيات النيتروجين (N) خلال الموسم لمحصول الذرة (Zea mays L.) باستخدام تقنيات التعلم الآلي (ML) المجمعة ودمج البيانات من مصادر متعددة. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 49 سنة موقعية من تجارب معدلات النيتروجين عبر حزام الذرة في الولايات المتحدة، مع تقييم أداء خمسة خوارزميات تعلم آلي فردية—منحدر الغابة العشوائية…
-
توقع إدمان الهواتف الذكية بين المراهقين الكوريين بناءً على النشاط البدني والصحة النفسية: تحليل باستخدام التعلم الآلي باستخدام LASSO و SHAP من مسح سلوك الشباب الكوري
2026 | المؤلف: Kihyuk Lee وآخرون | المجلة: ALPHA PSYCHIATRY | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تستكشف هذه الدراسة العوامل المتنبئة بإدمان الهواتف الذكية بين المراهقين، مع التركيز على التفاعل بين النشاط البدني ومؤشرات الصحة النفسية. باستخدام بيانات من مسح سلوكيات الشباب في كوريا لعام 2020 و2023، طبق الباحثون مشغل الانكماش المطلق الأدنى والاختيار (LASSO) ونماذج تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي، والغابات العشوائية، وزيادة التدرج المتطرف (XGBoost)، وآلة…
-
توقع الميكروبيوم التربوي باستخدام نماذج التعلم الآلي التقليدية والتعلم العميق
2026 | المؤلف: Zahia Aouabed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف هذه الدراسة قابلية التنبؤ بمجتمعات الميكروبات في التربة، مع التركيز على تركيبات البكتيريا والفطريات عبر مقاييس تصنيفية ووظيفية مختلفة. باستخدام ستة نماذج تقليدية للتعلم الآلي ونموذج واحد للتعلم العميق، تحلل الدراسة مجموعتين من البيانات المتاحة للجمهور لتقييم التكرارات النسبية لهذه المجتمعات. تشير النتائج إلى اتجاه عام حيث تتحسن قابلية التنبؤ مع ارتفاع المستويات التصنيفية،…
-
تحليل قابلية تطبيق التعلم الجماعي القائم على الأشجار لنماذج توقع ملوثات الهواء
2026 | المؤلف: Xiaofeng Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على الأشجار في التعلم الآلي يهدف إلى تعزيز التنبؤ بالملوثات المتعددة لإدارة جودة الهواء. تقيم الأبحاث القدرات التنبؤية لثلاثة نماذج – الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار المعززة بالتدرج (GBDT)، وشجرة القرار (DT) – عبر ستة ملوثات رئيسية: PM 2.5، PM 10، NO 2، SO 2، CO، و O 3.…
-
دمج الذكاء الجغرافي والتعلم الآلي لرسم خرائط عرضة الفيضانات
2026 | المؤلف: Mehdi Rahimi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تدرس هذه الدراسة رسم خرائط تعرض الفيضانات من خلال نماذج التعلم الآلي (ML) ومجموعات بيانات الاستشعار عن بعد، مع التركيز على خمسة خوارزميات: تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، شجرة القرار (DT)، الغابة العشوائية (RF)، آلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)، والنموذج الخطي العام (GLM). استخدمت البحث بيانات مدى الفيضانات من قاعدة بيانات الفيضانات العالمية (GFD) التي تغطي…
-
تعزيز رسم خرائط قابلية الفيضانات باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تطبيق جديد لتأثيرات محلية متراكمة (ALE)
2026 | المؤلف: Abdulwaheed Tella وآخرون | المجلة: Water Resources Management | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لرسم خرائط تعرض الفيضانات الفعالة في المناطق الحضرية، مع التأكيد على التحدي المتمثل في تحقيق توازن بين قابلية تفسير النموذج ودقته التنبؤية في النمذجة البيئية. من خلال دمج التأثيرات المحلية المتراكمة (ALE) مع نماذج التعلم الآلي الجماعية – تحديدًا الانحدار اللوجستي (LR)، وغابة عشوائية (RF)، وزيادة التدرج القصوى (XGBoost) -…
-
تحسين توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية باستخدام التعلم الآلي القابل للتفسير وتوازن البيانات
2026 | المؤلف: Raduana Khawla وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لتعلم الآلة (ML) مصمم لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) من خلال معالجة القضايا الحرجة مثل عدم توازن الفئات وقابلية تفسير النموذج. يستخدم الإطار مجموعة من المصنفات – تعزيز التدرج (GB)، تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، CatBoost (CB)، والأشجار الإضافية (ET) – ويشمل تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحقيق…