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




  • نموذج هجين من CNN-Bi-LSTM مع دمج الميزات للكشف الدقيق عن نوبات الصرع

    2025 | المؤلف: Xiaoshuai Cao وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تتناول الأبحاث الحاجة الملحة لطرق فعالة لاكتشاف النوبات في إدارة الصرع، مقترحة نهج هجين جديد للتعلم العميق يدمج دمج الميزات من أجل دقة محسنة. تستخدم المنهجية تحويل الموجات المتقطعة (DWT) لتفكيك إشارات EEG على خمسة مستويات، مستخرجة ميزات الوقت-التردد وغير الخطية. لتحسين اختيار الميزات، يتم استخدام آلة الدعم المتجهة-إزالة الميزات التكرارية (SVM-RFE)، تليها التصنيف باستخدام…


  • نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية

    2025 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…


  • تشفير متجانس تقريبي قائم على الخصوصية: استعراض

    2025 | المؤلف: Jiangjun Yuan وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في التعلم الآلي (ML) والمخاوف المتعلقة بالخصوصية المرتبطة التي أدت إلى ظهور التعلم الآلي الذي يحافظ على الخصوصية (PPML). يركز المؤلفون على مزايا التشفير المتجانس (HE)، وخاصة التشفير المتجانس التقريبي، كتقنية واعدة لتعزيز الخصوصية في تطبيقات التعلم الآلي. يقومون بمراجعة منهجية للأدبيات الموجودة حول مخططات PPML المعتمدة على…


  • تحديد الجينات الأساسية المتعلقة بالإكسوزومات وفحص الأهداف المحتملة في التهاب اللثة باستخدام تحليل النسخ الجيني على مستوى الخلية الواحدة

    2025 | المؤلف: Wufanbieke Baheti وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)

    تدرس الدراسة دور الجينات المرتبطة بالإكسوزوم (ERGs) في تقدم وشدة التهاب اللثة (PD) من خلال تحليل النسخ الفردي للخلايا. باستخدام مجموعات البيانات GSE16134 وGSE10334 وGSE171213، أجرى الباحثون تحليل التعبير التفاضلي ونمذجة التعلم الآلي (ML) لتحديد الجينات الأساسية المرتبطة بـ PD. كشفت التحليلات عن CKAP2 وIGLL5 وMZB1 وCXCL6 وAADACL2 كجينات رئيسية، حيث أظهر نموذج الشبكة العصبية…


  • التعلم التآزري مع DeepONet متعدد المهام لحل مشكلات PDE بكفاءة

    2025 | المؤلف: Varun Kumar وآخرون | المجلة: Neural Networks | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    يقدم القسم نظرة عامة على التعلم متعدد المهام (MTL) وتطبيقه على المشكلات التي تحكمها المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs) في العلوم والهندسة. يعمل MTL كآلية نقل استقرائي تعزز أداء التعميم من خلال الاستفادة من المعلومات من مهام متعددة، مما يعالج التحديات مثل ندرة البيانات والتكيف الزائد في الشبكات العصبية. يقدم المؤلفون شبكة مشغل عميقة متعددة المهام…


  • آثار تحويل البيانات واختيار النموذج على أهمية الميزات في بيانات تصنيف الميكروبيوم

    2025 | المؤلف: Zuzanna Karwowska وآخرون | المجلة: Microbiome | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    في هذا القسم، يناقش المؤلفون أهمية تصنيف الأنماط الظاهرة للمضيف بدقة من بيانات الميكروبيوم لتعزيز العلاجات المعتمدة على الميكروبيوم، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها تعقيدات الميكروبيوم المعوي، وندرة البيانات، والتركيب، والخصوصية السكانية. يؤكدون أنه بينما يمكن أن تخفف تحولات بيانات الميكروبيوم من بعض هذه التحديات، فإن تطبيقها في مهام التعلم الآلي لا يزال…


  • طريقة هجينة فعالة للتعلم العميق والتعلم الآلي لتشخيص الاضطرابات التنكسية العصبية.

    2025 | المؤلف: Johnsymol Joy وآخرون | المجلة: International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بتشخيص مرض الزهايمر، وهو اضطراب تنكسي عصبي يتميز بفقدان خلايا الدماغ وضمور الأنسجة، مما يؤثر بشكل كبير على جودة حياة المرضى. إن الكشف المبكر والعلاج أمران حاسمان لتحسين نتائج المرضى، مما يستلزم تقييمات سريرية مستمرة. تسلط الدراسة الضوء على الاعتماد على تقنيات التعلم العميق لتحليل الصور الطبية، وخاصة في التغلب…


  • كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع

    2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…


  • توقع وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في السند، باكستان

    2025 | المؤلف: Moiz Qureshi وآخرون | المجلة: BMC Public Health | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تتناول هذه الدراسة الزيادة المتزايدة في حالات وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) في محافظة السند في باكستان، باستخدام مجموعة بيانات زمنية من 1999 إلى 2021 مأخوذة من مستشفى مدني في نوابشاه. تستخدم البحث نماذج السلاسل الزمنية التقليدية – نايف، هولت-وينترز، والتنعيم الأسي البسيط (SES) – وتقارن أدائها مع نهج التعلم الآلي، نموذج الشبكة العصبية…


  • تعزيز الرعاية الصحية في المستشفيات: تحقيق مراقبة صحية آمنة قائمة على إنترنت الأشياء من خلال التعلم الآلي متعدد الطبقات

    2025 | المؤلف: Ke Qi | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تناقش ورقة البحث تطوير نظام مراقبة صحية آمن وفعال باستخدام تقنيات إنترنت الأشياء السريرية الذكية (C-IoT) وخوارزميات التعلم الآلي. الهدف الأساسي هو تعزيز دقة وأمان معالجة بيانات الصحة للتشخيص في الوقت المناسب لمختلف المضاعفات الصحية. تعتبر الطرق التقليدية غير كافية بسبب عدم دقتها وافتقارها إلى تدابير الأمان الشاملة. يستخدم النظام المقترح نموذجًا قائمًا على السحابة…


←السابق
1 … 44 45 46 47 48 … 67
التالي→

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