الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز
-
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.…
-
إطار تصميم عكسي قائم على البدائل للتحكم المستهدف في قطر الألياف النانوية المنسوجة كهربائيًا
2026 | المؤلف: Mehrab Mahdian وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: المواد الحيوية (Biomaterials)تقدم هذه الدراسة إطار تصميم عكسي مدفوع بالبيانات لعملية النانو ألياف الكهربائية، مع معالجة التحديات المرتبطة بأساليب التحسين التقليدية القائمة على التجربة والخطأ. تؤكد الدراسة على أهمية التحكم الدقيق في القطر في إنتاج الألياف النانوية، حيث يؤثر بشكل كبير على خصائص مثل المساحة السطحية، المسامية، والقوة الميكانيكية. من خلال تقييم أحد عشر نموذج انحدار على…
-
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،…
-
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…
-
التنبؤ الانتقائي المتوافق مع تأجيل مدرك للتكاليف من أجل تصنيف سريري آمن تحت تحول التوزيع
2026 | المؤلف: Hyun Kwon وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)إطار التنبؤ الانتقائي المقترح لتصنيف المرضى في العيادات يدمج النمذجة الاحتمالية المعايرة، والتنبؤ المتوافق، والتأجيل الواعي بالتكاليف لتعزيز سلامة المرضى. هذا النظام يولد تنبؤات ذات قيم مجموعة مع التحكم في تغطية العينات المحدودة، مؤجلاً الحالات ذات الثقة المنخفضة إلى الأطباء عندما يقلل من التكاليف السريرية المتوقعة. باستخدام التنبؤ المتوافق المنقسم ونسخة مرجحة من الأهمية لتعزيز…
-
كشف الأعطال وتشخيصها في أنظمة الطاقة الشمسية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الزمن-التردد
2026 | المؤلف: Abdellatif Seghiour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأعطال وتشخيصها (FDD) في أنظمة الطاقة الشمسية (PV)، يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع تحليل الزمن-التردد باستخدام توزيع ويجنر-فيل (WVD). تقوم الطريقة بتحويل القياسات الخام—مثل الإشعاع الشمسي، ودرجة الحرارة، والجهد، والتيار، والطاقة—إلى صور زمنية-ترددية مضغوطة 6×12، مما يسهل استخراج الميزات بشكل فعال بواسطة الشبكات العصبية التلافيفية.…
-
التعلم العميق للبقاء الافتراضي عبر تعزيز باكلي-جيمس مع تطبيقات على ACTG 175 و CALGB 8923
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistics) | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)إطار عمل Buckley-James (BJ) Boost Q-learning المقترح يعالج تحدي تقدير أنظمة العلاج الديناميكية المثلى من نتائج البقاء المقيدة من اليمين في التجارب السريرية العشوائية الطولية. هذه الطريقة ذات صلة خاصة لدعم قرارات العلاج المحددة للمرضى في السيناريوهات التي قد تكون فيها بيانات المتابعة غير مكتملة وتأثيرات المتغيرات المحتملة غير خطية. من خلال دمج نمذجة وقت…
-
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) -…
-
التصوير قبل العملية لزراعة القوقعة: توافق عالمي
2026 | المؤلف: Farid Alzhrani وآخرون | المجلة: Otolaryngology | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)هدفت هذه الدراسة إلى تقييم الممارسات العالمية والقيمة المدركة للتصوير قبل العملية في جراحات زراعة القوقعة من خلال استبيان دولي للخبراء في هذا المجال. تم إجراء استبيان مقطعي باستخدام استبيان مكون من 112 عنصرًا، يستهدف المهنيين في طب الأنف والأذن والحنجرة، وطب الأذن، وعلم الأعصاب، وجراحة زراعة القوقعة. ركز الاستبيان على أوضاع التصوير المختلفة، والأهداف…
-
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…