الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز التدرج
-
نهج تجميعي هرمي لتوقع PM10 متعدد البلدان باستخدام LightGBM وشبكة عصبية متبقية
2026 | المؤلف: Syed Azeem Inam وآخرون | المجلة: Discover Atmosphere | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد من ثلاثة مراحل للتجميع المتراص مصمم للتنبؤ الدقيق بتركيزات الجسيمات (PM10) ليوم واحد مقدماً عبر 380 مدينة في 25 دولة، باستخدام مجموعة بيانات مؤشر جودة الهواء العالمي (WAQI) التي تحتوي على ما يقرب من 1.8 مليون سجل. يتناول الإطار تحديات منهجية كبيرة مثل تسرب الزمن ونمذجة الاعتماد الجغرافي غير…
-
نموذج توقعات التعلم الآلي المعتمد على XGBoost للأحداث القلبية الوعائية السلبية الكبرى بعد PCI في مرضى STEMI
2026 | المؤلف: Ning Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تدرس هذه الدراسة التنبؤ بالأحداث القلبية الوعائية السلبية الكبرى (MACE) لدى المرضى الذين يعانون من احتشاء عضلة القلب مع ارتفاع مقطع ST (STEMI) والذين خضعوا لتدخلات الشرايين التاجية عن طريق الجلد (PCI). باستخدام بيانات سريرية من 1,011 مريضًا، استخدمت الدراسة ستة خوارزميات تعلم آلي—الغابة العشوائية (RF)، مشغل الانكماش المطلق الأدنى واختيار المشغل (Lasso)، آلة الدعم…
-
نهج جديد لنمذجة الاحتمالية المكانية للزلازل من خلال دمج إجهاد الجيوديسيا في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
2026 | المؤلف: Süleyman Sefa BİLGİLİOĞLU وآخرون | المجلة: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment | المجال: الجيوفيزياء (Geophysics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الظواهر الزلزالية المرتبطة بحركات الصفائح التكتونية، مع تسليط الضوء على الإفراج المفاجئ عن الطاقة الذي يولد الموجات الزلزالية ويؤدي إلى اهتزاز الأرض بشكل كبير. تُعتبر الزلازل كوارث متعددة الأبعاد لها عواقب اقتصادية واجتماعية وبنية تحتية بعيدة المدى. ومن الجدير بالذكر أنه بينما تكون معظم الأحداث الزلزالية صغيرة، يمكن أن…
-
الدقة، والوضوح، والاسترجاع، ودرجة F1، أو MCC؟ أدلة تجريبية من الإحصاءات المتقدمة، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتقييم نماذج التنبؤ التجارية
2025 | المؤلف: Khaled Mahmud Sujon وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة في تعدين بيانات الأعمال، لا سيما في المجالات ذات المخاطر العالية مثل توقع المخاطر المالية وتحليل فقدان العملاء. وتبرز عدم كفاية مقاييس التقييم التقليدية – مثل الدقة، والدقة الإيجابية، والاسترجاع، ودرجة F1، ومعامل ارتباط ماثيو (MCC) – في تقديم تقييمات موثوقة للأداء في ظل ظروف…
-
إطار تعلم جماعي ديناميكي مرجح لتوقع مخاطر القلب والأوعية الدموية في مرض السكري من النوع الثاني: دراسة مقارنة مع قابلية التفسير المعتمدة على SHAP
2025 | المؤلف: ChunHong Yuan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث التحدي الكبير الذي تمثله السكري كمرض عام للصحة العامة، وخاصة مضاعفاته القلبية الوعائية، التي تعد سببًا رئيسيًا للوفاة بين الأفراد المتأثرين. تقدم الدراسة نموذجًا تنبؤيًا يهدف إلى تقييم مخاطر القلب والأوعية الدموية لدى مرضى السكري، لكنها تعترف بعدة قيود يجب معالجتها لتعزيز قابلية تطبيق النموذج وموثوقيته. تشمل القيود الرئيسية الاعتماد على التحقق…
-
تتبع انبعاثات الطهي على مستوى المقاطعة ومحركاتها في الصين من 1990 إلى 2021 باستخدام التعلم الآلي الجماعي
2025 | المؤلف: Zeqi Li وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تؤسس هذه الدراسة أول جرد لانبعاثات الطهي على مستوى المقاطعات في الصين، مع معالجة المخاطر الكبيرة على الصحة العامة التي تشكلها انبعاثات الطهي، وخاصة PM 2.5. تستخدم الدراسة تقنيات متقدمة في التعلم الآلي الجماعي، بما في ذلك الغابة العشوائية، وتعزيز التدرج المتطرف، والبيرسيبترون متعدد الطبقات، والشبكات العصبية العميقة، للتنبؤ بمستويات نشاط الطهي بناءً على مؤشرات…
-
التعلم الآلي تحت الإشراف لتصنيف وتوقع التقزم بين الأطفال المصريين دون سن الخامسة
2025 | المؤلف: Abdelaziz Hendy وآخرون | المجلة: BMC Pediatrics | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تبحث هذه الدراسة في انتشار التقزم بين الأطفال دون سن الخامسة في مصر، وهي قضية حاسمة مرتبطة بسوء التغذية المزمن الذي يؤثر على الملايين ويعيق التنمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) تحت الإشراف – تحديدًا XGBoost، والانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتعزيز التدرج، وأقرب الجيران -…
-
من النقطة إلى تعزيز التدرج الاحتمالي لتوقع تكرار المطالبات وشدتها
2025 | المؤلف: Dominik Chevalier وآخرون | المجلة: European Actuarial Journal | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يوفر قسم ورقة البحث نظرة عامة على التقدم في خوارزميات تعزيز التدرج لأشجار القرار، مع تسليط الضوء على تطبيقاتها المتزايدة في علم التأمين بسبب أدائها التنبؤي المتفوق مقارنة بالنماذج الخطية العامة التقليدية. يقدم المؤلفون تدوينًا موحدًا لمقارنة الخوارزميات المختلفة الموجودة، بما في ذلك GBM وXGBoost وDART وLightGBM وCatBoost وEGBM وPGBM وXGBoostLSS وGBM الدوري وNGBoost. في…
-
نهج التعلم الآلي لتحسين تشخيص الاضطرابات الدموية
2025 | المؤلف: Yiğitcan Çakmak | المجلة: Computational Systems and Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزميات تعلم الآلة (ML) للكشف المبكر وتصنيف فقر الدم وغيرها من اضطرابات الدم، باستخدام نماذج ML التقليدية والمتقدمة المختلفة بما في ذلك LightGBM و CatBoost و Decision Tree و Gradient Boosting و Random Forest و XGBoost. وجدت الدراسة أن LightGBM حقق أعلى دقة بنسبة 98.38%، تلاه عن كثب CatBoost بنسبة…
-
إدارة المياه العادمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من خلال التحليل المقارن لتقنيات اختيار الميزات والنماذج التنبؤية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة معالجة مياه الصرف الصحي يمثل فرصة كبيرة لتعزيز توقعات جودة المياه الملوثة وكفاءة العمليات. تقيّم هذه الدراسة فعالية نماذج التعلم الآلي المختلفة في توقع معايير مياه الصرف الصحي الحرجة، بما في ذلك الطلب الكيميائي على الأكسجين (COD)، الطلب البيولوجي على الأكسجين (BOD)، المواد الصلبة المعلقة الكلية (TSS)، النيتروجين…