الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
كفاءة استهلاك المياه الصناعية والعوامل المحركة بناءً على SBM الفائق الكفاءة ونهج توبي
2025 | المؤلف: Haixia Duo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول هذه الورقة البحثية كفاءة استهلاك المياه الصناعية في المنطقة الاقتصادية للمنحدر الشمالي لجبال تيانشان (EZNSTM) في شينجيانغ من 2001 إلى 2020، مع تسليط الضوء على القضية الحرجة لنقص المياه في المناطق الجافة التي تعيق التنمية الصناعية. باستخدام نماذج SBM الفائقة الكفاءة ونموذج توبيط، تحدد الدراسة المحركات الرئيسية التي تؤثر على كفاءة استهلاك المياه، بما…
-
تقييم طرق التنبؤ بحمى الضنك: دراسة مقارنة للنماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي في ريو دي جانيرو، البرازيل
2025 | المؤلف: Xiang Chen وآخرون | المجلة: Tropical Medicine and Health | المجال: الصحة العامة والبيئية وصحة العمل (Public Health, Environmental and Occupational Health)تستقصي هذه الدراسة الأداء التنبؤي والكفاءة الحسابية لمجموعة متنوعة من النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لتوقع تفشي حمى الضنك، تحديدًا في ريو دي جانيرو، البرازيل. تؤكد الأبحاث على أهمية التنبؤ الدقيق بحمى الضنك للتخطيط والتدخل في الصحة العامة، خاصة من خلال دمج العوامل المناخية المعروفة بتأثيرها على انتقال المرض. تم استخدام نهج النافذة الديناميكية لتوليد…
-
نموذج تعلم عميق خفيف الوزن لتصنيف واكتشاف الضغوط البيولوجية المتعددة للنباتات من أجل الزراعة المستدامة
2025 | المؤلف: Wasswa Shafik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق جديد يسمى “AgarwoodNet”، مصمم لمعالجة التحديات التي تطرحها مسببات الأمراض والآفات النباتية التي تؤثر سلبًا على الإنتاجية الزراعية والأمن الغذائي. يعتمد النموذج على مجموعة بيانات جديدة، وهي مجموعة بيانات آفات وأمراض خشب العود (APDD)، التي تتكون من 5,472 صورة لأوراق خشب العود عبر 14 فئة، إلى جانب مجموعة بيانات…
-
نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة وbi-LSTM مع EfficientNet-B0 للكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه بدقة عالية
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج هجين جديد لاكتشاف سرطان الثدي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) وهيكل EfficientNet-B0 المدرب مسبقًا. من خلال الاستفادة من EfficientNet-B0، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet الواسعة، يستفيد النموذج من التعلم الانتقالي، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر فعالية من الصور الماموجرافية مقارنةً بالشبكات…
-
مؤشرات صوتية كعلامات تنبؤية لمرض باركنسون باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Ifrah Naeem وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)تبحث الورقة البحثية في إمكانية استخدام القياسات الصوتية كمؤشرات للتشخيص المبكر لمرض باركنسون (PD)، وهو اضطراب عصبي يتميز بنقص الدوبامين مما يؤدي إلى ضعف في الوظائف الحركية. تستخدم الدراسة نماذج تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك آلة الدعم الشعاعي (SVM)، وغابة عشوائية (RF)، والانحدار اللوجستي (LR)، وشجرة القرار (DT)، لتحليل مجموعة بيانات تتكون من 195…
-
تحسين دقة التشخيص لتصنيف أورام الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات التعلم العميق
2025 | المؤلف: Chem Sokea وآخرون | المجلة: Babylonian Journal of Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ بدقة من التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) بسبب تعقيد وفروق نوع الأورام الدقيقة. تقترح نموذجًا جديدًا يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، وتحديدًا الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتعزيز دقة التشخيص. يتم استخدام مكون GAN لزيادة مجموعة بيانات الصور الطبية المحدودة، مما يعالج…
-
تقسيم البيانات لتجنب تسرب المعلومات مع DataSAIL
2025 | المؤلف: Roman Joeres وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة القضية الحرجة لتسرب المعلومات في تعلم الآلة، وخاصة في التطبيقات الطبية الحيوية. يحدث تسرب المعلومات عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب عن غير قصد بدلاً من تعلم أنماط قابلة للتعميم، مما يؤدي إلى مقاييس أداء مضللة أثناء الاستدلال. لمعالجة هذا التحدي، يقدم المؤلفون DataSAIL، حزمة بايثون مصممة لتسهيل تقسيم البيانات مع تقليل التسرب،…
-
نظام كشف التسلل القوي القائم على التعلم العميق لتأمين شبكات الرعاية الصحية لإنترنت الأشياء الطبية
2025 | المؤلف: Jamshed Ali Shaikh وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)إن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) يُحدث ثورة في الرعاية الصحية من خلال المراقبة المستمرة عن بُعد والعلاجات الشخصية؛ ومع ذلك، فإنه يقدم أيضًا ثغرات أمنية كبيرة. للتخفيف من هذه المخاطر، يقدم البحث HCLR-IDS، وهو نظام متقدم للكشف عن التسلل (IDS) مصمم خصيصًا لشبكات IoMT. يستخدم هذا النظام مزيجًا من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة…
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
تحسين المناظر الخسارية متعددة الفراكتلات يفسر مجموعة متنوعة من الخصائص الهندسية والديناميكية في التعلم العميق
2025 | المؤلف: Andrew Ly وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” تداعيات عمليات التحسين على المناظر الطبيعية للفقد متعددة الكسور، مسلطًا الضوء على أهميتها في فهم الخصائص الهندسية والديناميكية المختلفة. يقترح المؤلفون أن هذه المناظر الطبيعية تظهر هياكل معقدة يمكن أن تؤثر على سلوك خوارزميات التحسين، مما يؤدي إلى نتائج متنوعة من حيث التقارب والأداء. من خلال تحليل الطبيعة متعددة الكسور…