تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تعلم الآلة

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة




  • نظام توصية تعليق المركبات: تحسين تصميم الآلية المعتمد على الشبكات العصبية متعددة الدقة

    2025 | المؤلف: Sumin Lee وآخرون | المجلة: Structural and Multidisciplinary Optimization | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتحسين متعدد الدقة يهدف إلى تعزيز تصميم واختيار الآليات الميكانيكية، مع التركيز بشكل خاص على أنظمة تعليق المركبات. غالبًا ما تتضمن عمليات التصميم التقليدية في الصناعة تحليلات متعددة الخطوات تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند مقارنة أنواع التعليق المختلفة التي تؤدي نفس الوظيفة. يدمج الإطار المقترح نماذج منخفضة…


  • نمذجة الموضوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مقارنة بين LDA وBERTopic في تحليل المخاطر القلبية الوعائية المرتبطة بالأفيونيات لدى النساء

    2025 | المؤلف: Li Ma وآخرون | المجلة: Experimental Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذا القسم، يناقش المؤلفون التقدم في نمذجة الموضوعات ضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مع التركيز بشكل خاص على قيود الطرق التقليدية مثل تخصيص ديريشليت الكامن (LDA) في التقاط العلاقات الدلالية. يقدمون BERTopic، وهي طريقة تم تطويرها في عام 2022 تستخدم التعلم العميق لفهم العلاقات السياقية بين الكلمات بشكل أفضل. تدمج الدراسة وحدات الذكاء الاصطناعي…


  • DeepLeaf: نهج تحسين التعلم العميق للتعرف الآلي على أمراض أوراق الكرمة

    2025 | المؤلف: Fatma M. Talaat وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم ورقة البحث خوارزمية الكشف عن أمراض النباتات (PDDA)، المسماة DeepLeaf، والتي تهدف إلى أتمتة التعرف على أربعة أمراض شائعة في الكروم: تعفن الأوراق، التعفن الأسود، المستقر، والحصبة السوداء. نظرًا للتحديات التي تواجه المراقبة اليدوية في الزراعة، تدمج PDDA ثلاثة مكونات أساسية: وحدة معالجة الصور، وحدة استخراج الميزات، ووحدة التصنيف المعتمدة على الشبكة العصبية التلافيفية…


  • اقتراح نسخة مختصرة من مقياس الألم الحاد لخيول يوني سب-بوتوكاتو باستخدام تطبيق جديد لتقنية التعلم الآلي

    2025 | المؤلف: Giovana Mancilla Pivato وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)

    تركز البحث على تقييم الألم الناتج عن الخصي الجراحي في الخنازير الذكور، وهي ممارسة شائعة في صناعة الخنازير في الولايات المتحدة. يقترح الدراسة إصدارًا مختصرًا من مقياس الألم الحاد المركب للخنازير Unesp-Botucatu (UPAPS) من خلال استخدام خوارزمية الغابة العشوائية لتحديد سلوكيات الألم الأكثر أهمية من مجموعة بيانات للخنازير قبل الفطام وبعده. تم تدريب الخوارزمية على…


  • التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: مراجعة وتطبيقات في الجيوتقنية والعلوم الجيولوجية

    2025 | المؤلف: Farid Fazel Mojtahedi وآخرون | المجلة: Archives of Computational Methods in Engineering | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)

    تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لخوارزميات التعلم العميق (DL) المصممة لتوقع السلاسل الزمنية في مجالات الجيوتقنية والعلوم الجيولوجية. تسلط الضوء على فعالية طرق DL، وخاصة الشبكات العصبية التكرارية (RNNs) مثل الشبكات ذات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والنماذج الهجينة، في إدارة مجموعات البيانات المعقدة واستخراج الميزات ذات الصلة بشكل مستقل. تغطي…


  • نماذج التعلم الآلي لتوقع تسرب الموظفين: منظور علم البيانات

    2025 | المؤلف: Anber Abraheem Shlash Mohammad وآخرون | المجلة: Data & Metadata | المجال: السلوك التنظيمي وإدارة الموارد البشرية (Organizational Behavior and Human Resource Management)

    تتناول هذه الدراسة القضية الملحة لترك الموظفين من خلال استخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة لتحديد المؤشرات الرئيسية والأنماط التي تؤثر على دوران القوى العاملة. من خلال دمج المنهجيات المستندة إلى البيانات مع النظريات المعروفة في إدارة الموارد البشرية، تقدم البحث إطارًا شاملاً لفهم وتخفيف ترك الموظفين في المنظمات المعاصرة. تكشف النتائج أن ترك الموظفين يتأثر…


  • نهج نموذج تعلم عميق هجيني للكشف الآلي وتصنيف أمراض أوراق الكسافا

    2025 | المؤلف: G. Sambasivam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بالكشف بدقة عن أمراض أوراق الكسافا من خلال الفحص البصري، مما قد يؤدي إلى تشخيصات خاطئة حتى من قبل الخبراء المدربين. تعتبر الطرق التشخيصية التقليدية مستهلكة للوقت وعرضة للأخطاء، مما يبرز الحاجة إلى حلول مؤتمتة. تستخدم الدراسة تقنيات التعلم العميق المتقدمة، مستفيدة من نماذج متنوعة بما في ذلك EfficientNet و…


  • تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج

    2025 | المؤلف: Karthik Natarajan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث AdaptDiab، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الميزات من خلال مجموعة تهدف إلى تعزيز توقع مرض السكري من خلال نهج غير مرتبط بالنموذج. من خلال دمج تقنيات اختيار الميزات المختلفة، بما في ذلك طرق التصفية مثل ANOVA F-score، ودرجة فيشر، وحدود التباين، يحدد AdaptDiab بشكل فعال مجموعة فرعية مثالية من الميزات. تستخدم الطريقة دالة…


  • مقارنة بين أدوات استبدال القيم المفقودة لنماذج التعلم الآلي بناءً على دراسات حالة تطوير المنتجات

    2025 | المؤلف: Anita Rácz وآخرون | المجلة: LWT | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

    تبحث الدراسة في فعالية طرق تقدير القيم المفقودة المختلفة في مجموعات بيانات تطوير المنتجات، التي تحتوي غالبًا على قيم مفقودة بسبب عوامل متعددة. تقيم الدراسة سبعة خوارزميات تقدير عبر ثمانية دراسات حالة، تتضمن كل من مجموعات البيانات الواقعية (ن = 4) والمجموعات المولدة (ن = 4)، مع نسب القيم المفقودة تتراوح من 0 إلى 0.5.…


  • تعديلات الهيستون على مستوى الخلية الواحدة لتتبع سلالة الأجنة

    2025 | المؤلف: Min Liu وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    في هذا القسم، تبحث الدراسة في آثار ثلاثة أنواع محددة من RNA المتداخل الصغير (siRNAs) تستهدف جينات معينة، باستخدام تركيز إجمالي قدره 20 ميكرومتر لكل مجموعة علاج. تم استخدام siRNA غير المستهدف (NC) أيضًا بنفس التركيز ليكون بمثابة مقارنة أساسية. التسلسل المحدد لـ siRNA غير المستهدف هو UGGGACUUGCAGGCCUGAUAUTT، بينما الجين المستهدف في هذا السياق هو…


←السابق
1 … 30 31 32 33 34 … 67
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.