الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
التعلم العميق القابل للتفسير لتحليل السلاسل الزمنية: دمج SHAP وLIME في نماذج قائمة على LSTM
2025 | المؤلف: Divyani Sen | المجلة: Journal of Information Systems Engineering & Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول القسم دمج SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) مع شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لتعزيز قابلية تفسير هذه النماذج العميقة، التي غالبًا ما تُعتبر “صناديق سوداء”. يوفر LIME تفسيرات محلية من خلال تقريب النموذج بنماذج أبسط وقابلة للتفسير، بينما يقدم SHAP تفسيرًا شاملاً من خلال قياس مساهمة كل ميزة…
-
استنتاج في الوقت الحقيقي لاندماجات النجوم النيوترونية الثنائية باستخدام التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Maximilian Dax وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)في 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…
-
نموذج جديد للتعلم العميق لتوقع مخاطر السكري المبكر باستخدام شبكات الاعتقاد العميق المعززة بالانتباه مع بيانات غير متوازنة بشدة
2025 | المؤلف: Olusola Olabanjo وآخرون | المجلة: International Journal of Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا للتنبؤ بمخاطر مرض السكري المبكر من خلال شبكة الاعتقاد العميق المعززة بالاهتمام (DBN). يتناول النموذج التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات غير المتوازنة بشدة من خلال استخدام الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتوليد بيانات اصطناعية، مما يحسن تصنيف الحالات الممثلة تمثيلًا ناقصًا. تم استخدام طريقة اختيار الميزات الجماعية لتحديد المتنبئين الرئيسيين من…
-
تحليل التباين البيولوجي في الاضطراب الاكتئابي الكبير بناءً على الأنماط الفرعية للتصوير العصبي مع بيانات متعددة الأوميات
2025 | المؤلف: Lili Tang وآخرون | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الدراسة تباين الاضطراب الاكتئابي الكبير (MDD) من خلال تحديد الأنماط الفرعية المستندة إلى التصوير العصبي وخصائصها البيولوجية من خلال تحليل بيانات متعددة الأوميات. تم تحليل ما مجموعه 807 مشاركًا، بما في ذلك 327 فردًا مصابًا بـ MDD و480 من الأصحاء، باستخدام سعة التذبذبات منخفضة التردد (ALFF) من التصوير العصبي الوظيفي. كشفت تقنيات تعلم…
-
تقدير الجنس باستخدام التعلم الجماعي: تحليل باستخدام القياسات الأنثروبومترية لفتحة الكمثرى
2025 | المؤلف: Muhammed Emin Parlak وآخرون | المجلة: Egyptian Journal of Forensic Sciences | المجال: علم الآثار (Archeology)تدرس الدراسة إمكانية استخدام القياسات الأنثروبومترية للفتحة الكمثرية لتقدير الجنس، وهي منطقة لم يتم استكشافها بشكل كافٍ في علم الأنثروبولوجيا الجنائية. باستخدام التصوير المقطعي المحوسب وتقنيات إعادة البناء ثلاثي الأبعاد، قام الباحثون بتحليل عينة من 442 فردًا (226 ذكورًا و216 إناثًا) تتراوح أعمارهم بين 21 و89 عامًا. استخدموا طرقًا متنوعة، بما في ذلك تحليل الدالة…
-
QSegRNN: شبكة عصبية متكررة كمية لتوقع السلاسل الزمنية
2025 | المؤلف: K.M. Moon وآخرون | المجلة: EPJ Quantum Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه الفقرة التحديات المرتبطة بإدارة درجة حرارة محولات الكهرباء في مراكز البيانات، وخاصة تلك المستخدمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI). إن توليد الحرارة الكبير من هذه المحولات يتطلب إدارة فعالة لدرجة الحرارة، مما يحفز البحث المكثف في نماذج التنبؤ المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الحجم المتزايد والمتطلبات الحاسوبية لهذه النماذج غالبًا ما…
-
دمج الانحدار باستخدام عملية غاوسي والتجمع باستخدام K means لتحسين نمذجة جريان الأمطار على المدى القصير
2025 | المؤلف: Özgür Kişi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا، وهو الانحدار باستخدام العمليات الغاوسية المدمجة مع تجميع K-means (GPR-K-means)، يهدف إلى تحسين توقعات تدفق الأمطار-الجريان على المدى القصير. باستخدام بيانات هطول الأمطار وتدفق الأنهار الساعية من حوض أورجيفال في فرنسا (1970-2012)، تم تقييم النموذج مقابل نماذج GPR المستقلة ونماذج الانحدار باستخدام المكونات الرئيسية (PCR) عبر أربعة آفاق توقع:…
-
تعزيز سلسلة زمنية للنمو الاقتصادي لتوقعات الإمارات باستخدام التعلم العميق: نهج Seq2Seq وLSTM المدفوع بالانتباه
2025 | المؤلف: Ioannis Adamopoulos وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تعمل هذه الدراسة على تعزيز توقعات النمو الاقتصادي في دولة الإمارات العربية المتحدة (الإمارات) من خلال استخدام نموذج Seq2Seq للتعلم العميق مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) المدفوعة بالاهتمام. غالبًا ما تفشل النماذج الإحصائية التقليدية في التقاط الاعتماديات الزمنية المعقدة والاتجاهات غير الخطية الموجودة في بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. تستخدم الدراسة منهجية منظمة، تبدأ…
-
تحسين توقع استقرار المنحدرات باستخدام تقنيات التعلم الآلي الجماعي
2025 | المؤلف: Devendra Kumar Yadav وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ باستقرار المنحدرات، مع معالجة التحديات الكامنة في البيئات الواقعية. تقدم الدراسة نهجًا جماعيًا يستخدم تقنيات التجميع والتعزيز مع مصنفات أساسية مختارة لتعزيز دقة التنبؤ. من خلال تحليل 125 نقطة بيانات وسبعة معايير كمية، تحقق الدراسة دقة تزيد عن 90% في مهام التصنيف، لا سيما مع…
-
تحليل استقرار آلية تداول انبعاث الكربون في الصين بناءً على لعبة تطورية ثلاثية الأطراف
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تدرس هذه الدراسة تطور واستقرار نظام تجارة انبعاثات الكربون في الصين، مع مقارنة تطوره بالمعايير الدولية. باستخدام نموذج لعبة تطورية ثلاثية الأطراف تشمل الحكومة والشركات والمستهلكين، تحدد الأبحاث العوامل الحاسمة التي تؤثر على استقرار النظام وتقترح توصيات سياسية ذات صلة. تشمل المساهمات الرئيسية للدراسة تطوير نموذج ديناميكي يدمج سلوك المستهلك—لا سيما تأثير القطيع—مبرزًا التفاعل بين…