الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتشخيص مرض باركنسون المبكر من خلال تحليل الصوت
2025 | المؤلف: Matthew Shen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) من خلال تحليل الصوت. غالبًا ما تكون طرق التشخيص التقليدية لمرض PD غير فعالة ومكلفة، مما يبرز الحاجة إلى حلول مبتكرة. تستخدم الدراسة نموذجًا هجينًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) وتعلم النواة المتعددة…
-
تعزيز الكشف عن أمراض أوراق النباتات من خلال دمج التعلم الآلي والتعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا مبتكرًا لاكتشاف أمراض أوراق النباتات من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML). تتناول الدراسة قيود الأساليب التقليدية، التي غالبًا ما تكون كثيفة العمالة ومعقدة. من خلال استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل VGG19 و Inception v3، قام المؤلفون باستخراج ميزات من صور…
-
دويت: تحسين مزدوج للتجميع المعزز لتوقعات السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات
2025 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1 | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث DUET، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز توقعات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات، حيث يتناول التحديات التي تطرحها الأنماط الزمنية غير المتجانسة والارتباطات المعقدة بين القنوات. يستخدم DUET نهج تجميع مزدوج، يتضمن وحدة تجميع زمنية (TCM) تصنف السلاسل الزمنية إلى توزيعات دقيقة. وهذا يسمح بتطبيق مستخلصات أنماط متخصصة مصممة لكل مجموعة، مما يعكس…
-
هيلفورمر: نموذج تعلم عميق قائم على الانتباه لتوقع أسعار العملات المشفرة
2025 | المؤلف: T.O. Kehinde وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذج Helformer، وهو نهج جديد في التعلم العميق مصمم لتوقع أسعار العملات المشفرة. يجمع هذا النموذج بين التنعيم الأسي لـ Holt-Winters مع بنية قائمة على Transformer، مما يمكّن من تحليل بيانات السلاسل الزمنية بفعالية إلى مكوناتها من المستوى، الاتجاه، والموسمية. تسلط الدراسة الضوء على قيود طرق التوقع التقليدية، التي غالبًا ما تتجاهل…
-
نموذج تعلم آلي لتوقع سرعة الرياح على ارتفاع المحور على المدى القصير
2025 | المؤلف: Zongwei Zhang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تحدد هذه القسم أهمية التنبؤ الدقيق بسرعات الرياح على المدى القصير لتشغيل أنظمة الطاقة الريحية بشكل فعال، لا سيما في شمال شرق الصين. يقدم المؤلفون شبكة تنبؤ رياح دمج بيانات الأرصاد الجوية المتعددة المتغيرات (MFWPN) المصممة لتعزيز دقة التنبؤ بسرعات الرياح المتجهة خلال الساعات الست الأولى. تُظهر MFWPN أداءً متفوقًا مقارنةً بنموذج ECMWF-HRES وتظهر قدرات…
-
تقييم كفاءة الطاقة لمشاريع البناء باستخدام تحليل الانحدار والتغليف البياني
2025 | المؤلف: Muzaffar Iqbal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث الورقة البحثية في كفاءة الطاقة (EE) في قطاع البناء في باكستان، وهو أمر حيوي للتنمية المستدامة بسبب استهلاكه الكبير للطاقة وتأثيره البيئي. باستخدام نهج متكامل جديد يجمع بين تحليل كفاءة البيانات (DEA) وانحدار توبي، تقيم الدراسة كفاءة الطاقة عبر 120 شركة بناء. تشير نتائج DEA إلى متوسط كفاءة فنية (TE) تبلغ 84.4%، وكفاءة فنية…
-
تصميم موجه للتطبيقات لنماذج التعلم الآلي لعلوم البطاريات
2025 | المؤلف: Ying Wang | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” التصميم الموجه للتطبيقات لنماذج التعلم الآلي المصممة خصيصًا لعلم البطاريات. ويؤكد على الحاجة إلى دمج تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الفهم والأداء لأنظمة البطاريات. يسلط المؤلفون الضوء على منهجيات متنوعة يمكن استخدامها لتحسين تصميم البطاريات، وتوقع مقاييس الأداء، وتسهيل اكتشاف مواد جديدة. تشير النتائج الرئيسية إلى أن الاستفادة من التعلم الآلي…
-
نموذج إشعاعي صغير متعدد الوسائط يمكن الوصول إليه سريرياً ومقياس تقييم لنتائج الأشعة السينية للصدر
2025 | المؤلف: Juan Manuel Zambrano Chaves وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط الأبحاث الضوء على إمكانيات النماذج الصغيرة مفتوحة المصدر متعددة الوسائط في سد الفجوات في الأداء والوصول التي تواجهها النماذج الكبيرة في تطبيقات الأشعة السريرية. من خلال استخدام نهج مركزي للبيانات مع 697,000 زوج من صور الأشعة والنصوص المنسقة، طور المؤلفون مشفرًا متخصصًا لأشعة الصدر يتكامل مع نماذج اللغة المدربة مسبقًا من خلال محول خفيف…
-
التنبؤ بتدفق خليط المسحوق من خصائص المكونات الفردية باستخدام التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Anna Owasit وآخرون | المجلة: Pharmaceutical Research | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)هدفت الدراسة إلى تعزيز التنبؤ بتدفق خلطات المسحوق في تصنيع الأدوية من خلال نماذج التعلم الآلي (ML). تم تحليل مجموعة بيانات تتكون من 410 خلطات، تحتوي على 9 مكونات نشطة صيدلانية (APIs) و18 مادة مساعدة مع معلمات تجفيف السيليكا المتغيرة. تم تدريب نماذج التعلم الآلي المراقب، بما في ذلك Random Forest (RF) وExtreme Gradient Boosting…
-
توليد بيانات سجلات الآبار والتعويض باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية المعتمدة على التسلسل
2025 | المؤلف: Abdulrahman Al‐Fakih وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يستخدم الشبكات التنافسية التوليدية القائمة على التسلسل (GANs) لتحسين تحليل بيانات سجلات الآبار، والتي تعتبر ضرورية لاستكشاف الهيدروكربونات. يتكون الإطار من نموذجين: شبكة GAN لسلاسل الزمن (TSGAN) لتوليد بيانات سجلات آبار اصطناعية وشبكة GAN للتسلسل (SeqGAN) لملء البيانات المفقودة. تم اختبارها على مجموعة بيانات من بحر الشمال، وتظهر الدراسة أن…