الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
اختبار القوة التنبؤية للفرز العكسي لاستنتاج أهداف الأدوية، بمساعدة التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Antoine Daina وآخرون | المجلة: Communications Chemistry | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)في هذا القسم، يناقش المؤلفون تقييمًا واسع النطاق لمبدأ التشابه في أبحاث الأدوية، والذي يفترض أن الجزيئات المتشابهة تميل إلى إظهار نشاط حيوي قابل للمقارنة. قاموا بإجراء تحليل فحص عكسي باستخدام مجموعة اختبار خارجية واسعة تضم أكثر من 300,000 جزيء صغير نشط، وقارنوها بمجموعة بيانات النشاط الحيوي لأكثر من 500,000 مركب. تشير النتائج إلى أن…
-
التكنولوجيا المالية والاستقرار المالي: أدلة من التحليل المكاني لـ 25 دولة
2024 | المؤلف: Barbara Koranteng وآخرون | المجلة: Journal of International Financial Markets Institutions and Money | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)تدرس هذه الدراسة تأثير التكنولوجيا المالية (Fintech) على الاستقرار المالي عبر 25 دولة من 2013 إلى 2020، باستخدام مقياس جديد لحجم التمويل المدعوم بالتكنولوجيا المالية. تستخدم الأبحاث مستويات مجمعة ومفصلة من التمويل المدعوم بالتكنولوجيا المالية، بما في ذلك التمويل الجماعي، وإقراض الأعمال، وإقراض المستهلكين، كل منها يتميز بعمليات تمويل و معدلات تخلف مميزة. تكشف التحليلات…
-
تحسين توقع البقاء غير المعلمي باستخدام نموذج كوكس، وغابة البقاء العشوائية، وشبكة الأعصاب العميقة DeepHit
2024 | المؤلف: Naseem Asghar وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون التحديات التي تطرحها بيانات المعلومات الحيوية عالية الأبعاد في تحليل البقاء، لا سيما في سياق بيانات الوقت حتى الحدث مثل الوقت حتى الفشل أو الموت. يقترحون نهجًا هجينًا جديدًا لاختيار الميزات يدمج بين أربع تقنيات لاختيار المتغيرات – LASSO، RSF-vs، SCAD، وCoxBoost – لتعزيز دقة توقعات البقاء. من خلال استخدام…
-
تقليل الأبعاد خارج الفضاءات العصبية باستخدام تحليل مكونات موتر الشريحة
2024 | المؤلف: Arthur Pellegrino وآخرون | المجلة: Nature Neuroscience | المجال: الرياضيات الحسابية (Computational Mathematics)في الأبحاث الحديثة، تم اقتراح أن التسجيلات العصبية على نطاق واسع يمكن أن يتم وصفها بشكل فعال من خلال أنماط التفاعل المشترك بين الخلايا العصبية. ومع ذلك، قد تتجاهل الفكرة السائدة بأن التباين العصبي محصور في فضاء فرعي منخفض الأبعاد وجود هياكل أعلى أبعاد، مثل التسلسلات العصبية النمطية والمساحات الكامنة التي تتطور ببطء. تفترض هذه…
-
الكشف عن المشاعر من خلال إشارات EEG استنادًا إلى شبكة عصبية ضبابية مت convolution معدلة
2024 | المؤلف: Nasim Ahmadzadeh Nobari Azar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول ورقة البحث الدور المهم للتعرف على المشاعر في تقييم حالات المرضى والتنبؤ بنتائج الصحة المستقبلية. تواجه الطرق التقليدية، وخاصة تلك التي تعتمد على تعبيرات الوجه، تحديات بسبب إمكانية إخفاء المشاعر. لمعالجة ذلك، تستكشف الدراسة استخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، التي تقدم وسيلة أكثر موثوقية لاكتشاف المشاعر. ومع ذلك، تكافح الأساليب التقليدية في التعلم…
-
تحليل أنماط EEG في البالغين الشباب المعرضين لمستويات مختلفة من رهاب المرتفعات: دراسة واقع افتراضي
2024 | المؤلف: Samuele Russo وآخرون | المجلة: Frontiers in Human Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تبحث هذه الدراسة في رهاب المرتفعات، وهو رهاب شائع يتميز بالخوف الشديد من الارتفاعات، وتهدف إلى تطوير أداة في الوقت الحقيقي لتقييم شدته باستخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). جمعت الدراسة بيانات EEG من الأفراد الذين تم تشخيصهم برهاب المرتفعات واستخدمت مصنفات مختلفة، بما في ذلك مصنف الدعم المتجه (SVC)، أقرب الجيران (KNN)، الغابة العشوائية…
-
التنبؤ بسلاسل الزمن غير الخطية باستخدام CEEMDAN المحسن وSVD وLSTM
2024 | المؤلف: Sameer Poongadan وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا لتوقع السلاسل الزمنية، يُسمى نموذج ICEEMDAN-SVD-LSTM، والذي يدمج التحليل المتكامل المحسن لنمط الانحلال التجريبي مع الضوضاء التكيفية (ICEEMDAN)، تحليل القيم الفردية (SVD)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تم تصميم هذا النموذج خصيصًا لتحليل البيانات غير الخطية وغير الثابتة من خلال إطار عمل ثلاثي المستويات: مستوى ICEEMDAN يقوم بتفكيك السلسلة…
-
اللزوجة المرنة مع الشبكات العصبية المعززة بالفيزياء: صياغة النموذج وطرق التدريب بدون متغيرات داخلية محددة
2024 | المؤلف: Max Rosenkranz وآخرون | المجلة: Computational Mechanics | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا لنمذجة المواد اللزجة غير الخطية المعتمدة على البيانات عند الانفعالات الصغيرة، باستخدام الشبكات العصبية المعززة بالفيزياء (NNs) التي تتطلب فقط مسارات الإجهاد والانفعال للتدريب. يعتمد النموذج على مفهوم المواد القياسية العامة (GSMs)، مما يضمن الاتساق الديناميكي الحراري من خلال صياغة الطاقة الحرة وإمكانات التبدد، والتي يمكن التعبير عنها من حيث…
-
تسرب البيانات في دراسات التعلم العميق لتخطيط الدماغ الانتقالي
2024 | المؤلف: Geoffrey Brookshire وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه القسم تطبيق الشبكات العصبية العميقة (DNNs) على بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لتحديد الاضطرابات المختلفة، مع تسليط الضوء على قضية حاسمة تتعلق بتسرب البيانات في تقييم النموذج. بشكل محدد، تنتقد الممارسة الشائعة للاحتفاظ القائم على القطع، حيث يمكن أن تظهر قطع EEG من نفس الموضوع في كل من مجموعات التدريب والاختبار. يمكن أن…
-
الكشف عن الشذوذ المعتمد على التعلم العميق الكمي لتعزيز أمان الشبكة
2024 | المؤلف: Moe Hdaib وآخرون | المجلة: Quantum Machine Intelligence | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول الورقة الحاجة الملحة للكشف الفعال عن الشذوذ في حركة المرور الشبكية للتخفيف من التهديدات المتزايدة التي تفرضها حوادث الأمن السيبراني. بينما تركز الأدبيات الحالية بشكل أساسي على الطرق التقليدية وطرق التعلم العميق، تستكشف هذه الدراسة الإمكانيات غير المستغلة لتعلم الآلة الكمي والتعلم العميق الكمي للكشف عن الشذوذ. يقترح المؤلفون ثلاثة أطر مبتكرة تدمج بين…