الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
هل يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي بالتحكم الذاتي، وتقدير الذات، والكفاءة الذاتية بين طلاب الجامعات؟
2024 | المؤلف: Joaquín Rodríguez‐Ruiz وآخرون | المجلة: Education and Information Technologies | المجال: علم النفس التطبيقي (Applied Psychology)تستكشف الدراسة الحالية العلاقة بين ضبط النفس، تقدير الذات، والكفاءة الذاتية فيما يتعلق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) بين الطلاب الجامعيين في مجالات التعليم وعلم النفس. باستخدام تصميم مقطعي مع عينة من 1,761 طالبًا، استخدمت الدراسة مقاييس موثوقة ذاتية التقرير تظهر خصائص نفسية قوية. أظهرت نتائج تحليلات الانحدار الخطي أن انخفاض ضبط النفس كان مرتبطًا…
-
تعزيز كشف التسلل: نهج هجين من التعلم الآلي والتعلم العميق
2024 | المؤلف: Muhammad Sajid وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا لاكتشاف التسلل (ID) يدمج تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لمعالجة التحديات المتزايدة في أمان الشبكات بسبب الزيادة في حجم البيانات والهجمات المتطورة. يستخدم النموذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات، والتي يتم دمجها بعد ذلك مع الشبكات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) للتصنيف. تستخدم…
-
نمذجة المسار في أي نقطة لتعلم السياسات
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Robotics: Science and Systems XX | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم البحث إطار عمل جديد يسمى نمذجة المسار في أي نقطة (ATM) يهدف إلى تعزيز اكتساب مهارات الروبوت من خلال التعلم من العروض المرئية. بينما تستفيد الطرق التقليدية من وفرة بيانات العرض، فإن التكاليف العالية المرتبطة بجمع البيانات تشكل تحديات كبيرة. يتناول ATM هذا من خلال تدريب نموذج مسار مسبق يتنبأ بالمسارات المستقبلية لنقاط عشوائية…
-
التنبؤ بعائد محصول البطاطس باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق من أجل الزراعة المستدامة
2024 | المؤلف: El‐Sayed M. El‐kenawy وآخرون | المجلة: Potato Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط ورقة البحث الضوء على أهمية التنبؤ الدقيق بعائد البطاطس لتعزيز الممارسات الزراعية وضمان الأمن الغذائي. تقيم نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة، بما في ذلك أقرب الجيران (KNN)، وتعزيز التدرج، وXGBoost، والشبكات العصبية متعددة الطبقات، والشبكات العصبية الرسومية (GNNs)، ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTMs). تجد الدراسة أنه…
-
التقدم في تصنيف العيوب والتجزئة المعتمدة على سحابة النقاط للأنظمة الصناعية: مسح شامل
2024 | المؤلف: Anju Rani وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: علم الأرض (Geology)تقدم الورقة مراجعة شاملة للتطورات الحديثة في تقنيات التعلم العميق (DL) لمعالجة سحب النقاط ثلاثية الأبعاد (PCs) في مراقبة الحالة الصناعية (CM)، مع التركيز بشكل خاص على تصنيف شكل العيوب والتجزئة. تسلط الضوء على الأهمية المتزايدة لسحب النقاط ثلاثية الأبعاد عبر تطبيقات متنوعة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والقيادة الذاتية، مع معالجة التحديات الفريدة…
-
تعزيز الزراعة من خلال تصنيف أمراض أوراق العنب في الوقت الحقيقي عبر جهاز حافة مع بنية CNN خفيفة الوزن وGrad-CAM
2024 | المؤلف: Md. Jawadul Karim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف المبكر عن أمراض أوراق العنب باستخدام نموذج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مخصص يعتمد على MobileNetV3Large. تم تصميم هذا النموذج للنشر على الأجهزة الطرفية مثل Nvidia Jetson Nano، ويظهر أداءً استثنائيًا بدقة تدريب واختبار تبلغ 99.66% و99.42% على التوالي. تتضمن المنهجية طبقات كثيفة إضافية وطبقات إسقاط لتخفيف الإفراط…
-
تحليل آفات الجلد باستخدام محول الرؤية والشبكات العصبية التلافيفية: تصنيف جدري القرود
2024 | المؤلف: Gözde Yolcu | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: علم الفيروسات (Virology)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة للتشخيص السريع والدقيق للجدري القرود وغيرها من الآفات الجلدية، وخاصة في تمييز الحالات التي قد تكون قاتلة مثل الميلانوما. غالبًا ما تكون طرق التشخيص التقليدية، مثل الديرموسكوبي والتصوير بالموجات فوق الصوتية عالية الدقة، نوعية وذات طابع شخصي وتستغرق وقتًا طويلاً. للتغلب على هذه القيود، يقدم البحث أداة تصنيف كمية وموضوعية…
-
توقع جدارة الائتمان البنكي من خلال تحليل مخاطر الائتمان: دراسة تعلم آلي قابلة للتفسير
2024 | المؤلف: Victor Chang وآخرون | المجلة: Annals of Operations Research | المجال: المحاسبة (Accounting)تؤكد ورقة البحث على الدور الحاسم لإدارة مخاطر الائتمان في تمويل سلسلة التوريد، مشددة على ضرورة تمييز مقدمي الخدمات المالية بين العملاء ذوي الجودة المنخفضة والعالية لتعزيز توقعات مخاطر الائتمان. تدعم إدارة مخاطر الائتمان الفعالة ليس فقط الجدوى طويلة الأجل وربحية البنوك ولكن أيضًا تعزز الاستقرار النظامي وتخصيص رأس المال بكفاءة. تحدد الدراسة خوارزميات التعلم…
-
تحسين اختيار الميزات والتعلم الجماعي لتنبؤ أمراض القلب والأوعية الدموية: دمج هجين GOL2-2T وقرار معزز متكيف مع تحسين الرعاية
2024 | المؤلف: S. Phani Praveen وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة لتحسين طرق التشخيص في الكشف المبكر والتنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي سبب رئيسي للوفيات. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم الآلي يدمج تقنيات متعددة: الإكمال المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE) لمعالجة البيانات المفقودة، ونطاق الربع (IQR) لإدارة القيم الشاذة، وتقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) لتصحيح عدم التوازن…
-
سلسلة دروس منهجية للدراسات الوبائية: اختيار المتغيرات المربكة وتحليلات الحساسية للتشويش غير المقاس من وجهات نظر وبائية وإحصائية
2024 | المؤلف: Kosuke Inoue وآخرون | المجلة: Journal of Epidemiology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية تحديد العوامل المربكة بدقة وضبطها في الدراسات الملاحظة لتقدير التأثيرات السببية للتعرض على النتائج. يبرزون أنه حتى مع أحجام عينات كبيرة، يمكن أن تؤدي الأخطاء النظامية، وخاصة انحياز العوامل المربكة، إلى تقديرات غير دقيقة تمامًا. تستعرض الورقة طرقًا وبائية وإحصائية مختلفة لاختيار العوامل المربكة، ً معيار السبب المنفصل…