الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة غير المراقب
-
تحديد أنواع فقدان السمع الحسي العصبي باستخدام التعلم الآلي غير المراقب وتقييم قابليتها للتكرار Identification of sensorineural hearing loss subtypes using unsupervised machine learning and assessment of their replicability
2026 | المؤلف: Lilia Dimitrov وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأنظمة الحسية (Sensory Systems)تناقش قسم ورقة البحث الانتشار الكبير لفقدان السمع الحسي العصبي (SNHL)، الذي يؤثر على ما يقرب من 20% من السكان العالميين، وتؤكد على الحاجة إلى فهم أعمق لأنواعه الفرعية لتحسين الاستراتيجيات العلاجية والوقائية. دراسة حديثة استخدمت نموذج المزيج الغاوسي (GMM) حددت 10 فينوتيبات متميزة لفقدان السمع الحسي العصبي في مجموعة كبيرة من الولايات المتحدة، مما…
-
تعريف البيوسفير الميكروبي النادر من خلال التعلم الآلي غير المراقب Definition of the microbial rare biosphere through unsupervised machine learning
2026 | المؤلف: Francisco Pascoal وآخرون | المجلة: Communications Biology | المجال: علم البيئة (Ecology)تقدم الدراسة حزمة R المسماة ulrb، المصممة لتعريف البيوسفير النادر داخل المجتمعات الميكروبية. هذه الأداة مفتوحة المصدر مصحوبة بموقع ويب مخصص يوفر دروسًا تعليمية ووثائق شاملة للمستخدمين. تقدم حزمة ulrb منهجية إحصائية قوية تتجاوز الأساليب التقليدية المعتمدة على العتبات من خلال تقديم تفسيرات متسقة للبيوسفير النادر الميكروبي، بغض النظر عن التغيرات في عدد الأنواع، عمق…
-
تحديد مجموعة المخاطر لتسوس الجذور وتحليل العوامل المرتبطة بها في كبار السن باستخدام تجميع التعلم الآلي غير المراقب
2025 | المؤلف: Linxin Jiang وآخرون | المجلة: Clinical Interventions in Aging | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تهدف هذه الدراسة إلى تحديد المجموعات عالية المخاطر لتسوس الجذور بين البالغين الذين تتراوح أعمارهم بين 65 و74 عامًا باستخدام تقنيات التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف. تم استقصاء 423 مشاركًا في عام 2021، وتم استخدام تجميع k-prototypes لتصنيف الأفراد بناءً على مستويات المخاطر الخاصة بهم. كشفت التحليلات عن مجموعتين متميزتين: المجموعة 1، التي تتميز بانخفاض…
-
تطور الورم وتفاعلات البيئة الدقيقة في الفضاء ثنائي وثلاثي الأبعاد
2024 | المؤلف: Chia-Kuei Mo وآخرون | المجلة: Nature | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)في هذا القسم، يوضح المؤلفون الطرق التجريبية والتحليلية المستخدمة في دراستهم. تم إجراء تحليلات البيانات باستخدام R و Python، مع تقييم الأهمية من خلال اختبارات إحصائية متنوعة، بما في ذلك اختبار ويلكوكسون للاختلافات المرتبة واختبار ارتباط بيرسون، مع عتبة $p < 0.05$ للدلالة. شمل معالجة بيانات تسلسل الإكسوم الكامل (WES) معالجة مسبقة لملفات FASTQ باستخدام…