الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
التعلم العميق المتقدم ونماذج اللغة الكبيرة: رؤى شاملة لاكتشاف السرطان
2025 | المؤلف: Yassine Habchi وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم الورقة مراجعة شاملة لتقنيات التعلم العميق المتقدمة وتأثيرها التحويلي على اكتشاف السرطان وتشخيصه. تسلط الضوء على تفوق التعلم العميق على طرق التعلم الآلي التقليدية ودقة الإنسان في معالجة التحديات الطبية المعقدة، لا سيما في اكتشاف السرطان المبكر. تركز المراجعة على عدة منهجيات متطورة، بما في ذلك التعلم بالنقل، التعلم المعزز، التعلم الفيدرالي، المحولات، ونماذج…
-
استخدام تحسين خوارزميات النحل والنمل في تقنيات التعلم الآلي كأداة في علم الأعصاب المعرفي
2025 | المؤلف: Kajal Mahawar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تسلط الأبحاث الضوء على أهمية التعليم العالي في تشكيل نتائج الطلاب، لا سيما لطلاب تكنولوجيا المعلومات، الذين يمكن التنبؤ بأدائهم الأكاديمي بشكل فعال من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. تحدد الدراسة التحديات مثل عدم توازن مجموعات البيانات والحاجة إلى ضبط الخوارزميات في أنظمة التنبؤ الأكاديمية الحالية. لمعالجة هذه القضايا، نفذ المؤلفون مجموعة متنوعة من خوارزميات…
-
Deep-ProBind: التنبؤ بالبروتينات المرتبطة باستخدام نموذج التعلم العميق القائم على المحولات
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه القسم أهمية البروتينات المرتبطة في الأنظمة البيولوجية، مع التركيز على تفاعلاتها الانتقائية مع جزيئات مثل الحمض النووي، RNA، والببتيدات، والتي تعتبر حاسمة لمختلف الوظائف الخلوية. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لتحديد الببتيدات المرتبطة بالبروتينات غير فعالة وتفتقر إلى الدقة بسبب تركيزها على ميزات التسلسل القريبة دون النظر في البيانات الهيكلية. لمعالجة هذه التحديات،…
-
التقدير القوي لنماذج الانحدار غير المتجانسة: نظرة عامة موجزة واقتراحات جديدة
2025 | المؤلف: Conceiçāo Amado وآخرون | المجلة: Statistical Papers | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الأبحاث التي تركز على نماذج الانحدار التي تأخذ في الاعتبار الأخطاء غير المتجانسة، وخاصة في وجود عدم الخطية والنقاط الشاذة. يبرز المؤلفون التحديات التي يواجهها الممارسون عندما تتقارب هاتان الظاهرتان، حيث يمكن أن تؤثر عدم التجانس بشكل كبير على دقة المقدرات، مما يعقد التعامل مع النقاط الشاذة. لمعالجة هذه…
-
نموذج هجين محسن بواسطة خوارزمية جينية لتوقع أسعار الزراعة استنادًا إلى VMD وشبكة LSTM
2025 | المؤلف: Kapil Choudhary وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينيًا جديدًا للتنبؤ، يسمى VMD-LSTM، مصممًا لتعزيز دقة توقعات أسعار السلع الزراعية. غالبًا ما تكافح النماذج التقليدية مع الخصائص غير الخطية وغير الثابتة لبيانات الأسعار، مما يؤدي إلى توقعات دون المستوى الأمثل. يدمج نموذج VMD-LSTM خوارزمية جينية (GA) مع تحليل الوضع المتغير (VMD) والشبكات العصبية للذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تستخدم…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
2025 | المؤلف: R. Preetha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم 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
2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم 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…
-
توقع تسرب الطلاب من خلال تحسين التعلم الآلي: رؤى من بيانات سجلات Moodle
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تناقش هذه الفقرة القضايا المستمرة المتعلقة بتسرب الطلاب والفشل الأكاديمي في التعليم، مع تسليط الضوء على إمكانية أنظمة إدارة التعلم مثل Moodle لتوفير بيانات قيمة للتحليلات التنبؤية. تركز الدراسة على استخدام الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص خوارزمية CatBoost، للتنبؤ بمعدلات التسرب والفشل من خلال تحليل سجلات نشاط الطلاب. لمعالجة التحديات المتعلقة بمجموعات البيانات المحدودة وغير المتوازنة،…
-
نموذج تعلم آلي قابل للتفسير لتوقع هطول الأمطار الموسمي
2025 | المؤلف: Enzo Pinheiro وآخرون | المجلة: Communications Earth & Environment | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذه الدراسة، قدم المؤلفون TelNet، وهو نموذج تعلم آلي قابل للتفسير مصمم لتوقع هطول الأمطار الموسمي على المدى القصير إلى المتوسط. يتكون النموذج من ثلاثة مكونات رئيسية: مشفر يعالج متغيرات الإدخال المتنوعة (المكانية، الزمنية، والثابتة)، ومفكك يشكل ميزات مهمة من خلال طبقة LSTM لالتقاط العلاقات الزمنية، ورأس توقع يولد توزيعًا تجريبيًا لكل نقطة شبكة…
-
خوارزمية البحث الجاذبي خطوة لتحسين الدوال واختيار الميزات المتزامن – تحسين المعلمات لنموذج STTM
2025 | المؤلف: Chaodong Fan وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث آلة دعم مصفوفة التنسور (STTM)، التي تستفيد من الارتباطات الكامنة في هياكل بيانات التنسور ولكن تواجه تحديات تتعلق بتدريب المعلمات غير الفعال والازدواجية الكبيرة في الميزات. لمعالجة هذه القضايا، يقترح المؤلفون خوارزمية البحث الجاذبي الخطوي (SGSA) التي تهدف إلى تعزيز اختيار الميزات المتزامن وتحسين المعلمات لـ STTM. تستخدم SGSA هيكل سكان مزدوج جديد،…