الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
Brain tumor segmentation using multi-scale attention U-Net with EfficientNetB4 encoder for enhanced MRI analysisتقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
-
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
Optimizing heart disease diagnosis with advanced machine learning models: a comparison of predictive performanceتقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
-
اكتشاف الإنزيمات القوية والهندسة باستخدام التعلم العميق مع CataPro
Robust enzyme discovery and engineering with deep learning using CataProتسلط الأبحاث الضوء على أهمية التنبؤ بدقة بمعلمات الحركية الإنزيمية لاستكشاف الإنزيمات وتعديلها، مع معالجة القيود التي تعاني منها النماذج الحالية التي غالبًا ما تعاني من انخفاض الدقة أو الإفراط في التخصيص. يقدم المؤلفون نموذج تعلم عميق جديد، CataPro، الذي يستخدم نماذج مدربة مسبقًا وبصمات جزيئية للتنبؤ بالمعلمات الرئيسية مثل عدد الدوران ($k_{cat}$)، وثابت ميكاليز…
-
نموذج رياضي كسري جديد للكسور لتثبيت وحساسية انتقال فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز مع تحليل عددي
A novel fractal fractional mathematical model for HIV/AIDS transmission stability and sensitivity with numerical analysisتقدم هذه الدراسة إطارًا رياضيًا جديدًا يستخدم حساب التفاضل والتكامل الكسري الفراكتالي لنمذجة ديناميات انتقال فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز، مع معالجة تعقيدات تقدم المرض في العالم الحقيقي وتأثيرات التدخل. يصنف النموذج السكان إلى أربع فئات: المعرضون للإصابة، المصابون، المعالجون، وأولئك في مراحل متقدمة من الإيدز، مما يلتقط المراحل الحرجة من العدوى والعلاج. وظيفة انتقال غير…
-
التعرف على المشاعر متعددة الأنماط في المحادثة استنادًا إلى التعلم المدفوع بميزات دمج النص والصوت
Multi-modal emotion recognition in conversation based on prompt learning with text-audio fusion featuresتقدم ورقة البحث طريقة MERC-PLTAF، التي تعزز التعرف على العواطف في المحادثات (ERC) من خلال استخدام نهج متعدد الوسائط يدمج ميزات النص والصوت. تعالج هذه الطريقة التحديات التي تطرحها حواجز اللغة وقيود الأنظمة ذات الوسائط الواحدة من خلال استخراج الميزات بشكل مُحسن واستراتيجية دمج متطورة. تظهر التحقق الواسع على مجموعات بيانات باللغة الإنجليزية والصينية أن…
-
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أجل الطاقة المستدامة: النمذجة التنبؤية، التحسين والأثر الاجتماعي الاقتصادي في الولايات المتحدة الأمريكية
AI and Machine Learning for Sustainable Energy: Predictive Modelling, Optimization and Socioeconomic Impact In The USAتبحث هذه الدراسة في تطبيق التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز كفاءة الطاقة، وتوقع اتجاهات الاستهلاك، وتحسين أنظمة الطاقة في الولايات المتحدة الأمريكية. باستخدام مجموعات بيانات عن استخدام الطاقة في المنازل، واعتماد المركبات الكهربائية (EV)، وتحليلات الشبكة الذكية، تستخدم الدراسة تقنيات ML المتقدمة، بما في ذلك التعلم العميق، ونماذج الانحدار، والتعلم الجماعي، لتحسين دقة…
-
استغلال نماذج التعلم العميق YOLO لتعزيز تحديد أمراض النباتات
Leveraging YOLO deep learning models to enhance plant disease identificationتسلط الأبحاث الضوء على الحاجة الملحة للأتمتة المبكرة في تحديد أمراض النباتات لحماية المحاصيل، خاصة في الدول النامية المعتمدة على الزراعة. تشكل أمراض النباتات، التي تتميز بأعراض مثل الكلوروز والذبول، مخاطر كبيرة، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة في المحاصيل. غالبًا ما تكافح طرق التعرف التقليدية من أجل الدقة بسبب تشابه الأعراض والتحديات مثل عدم توازن…
-
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية
Artificial Intelligence in Financial and Supply Chain Optimization: Predictive Analytics for Business Growth and Market Stability in The USAتستكشف هذه الدراسة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي داخل الولايات المتحدة الأمريكية. تستخدم مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة تحديات محددة: يتم استخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل، بينما يتم تطبيق الانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتقنيات التعزيز للكشف عن الاحتيال. بالإضافة إلى…
-
استنتاج في الوقت الحقيقي لاندماجات النجوم النيوترونية الثنائية باستخدام التعلم الآلي
Real-time inference for binary neutron star mergers using machine learningفي هذا القسم، يوضح المؤلفون الطرق التجريبية المستخدمة لتدريب شبكات DINGO-BNS لتحليل موجات الجاذبية (GW). تتكون البنية من 34 كتلة متبقية متصلة بالكامل ذات طبقتين، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في المعلمات القابلة للتدريب من 17 مليون إلى 91 مليون مقارنة بالأعمال السابقة. تم تدريب الشبكات على مجموعات بيانات كبيرة، مع 30 مليون عينة لتجارب…