الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
توقع موثوق لجودة المياه وتحليل بارامتر باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
2024 | المؤلف: M. K. Nallakaruppan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تناقش ورقة البحث القضية الحرجة لإدارة جودة المياه، مع التأكيد على أهمية مراقبة والتحكم في نقاء المياه بسبب الآثار الصحية والبيئية السلبية للتلوث. تم تحديد المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) كأهم الملوثات، إلى جانب مجموعة متنوعة من المواد الضارة مثل الرصاص والزرنيخ والنترات. تقترح الدراسة نظام تقدير جودة المياه الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل…
-
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ
2024 | المؤلف: S. Venkatesh Babu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطبيق التعلم الآلي المعزز بالكم (QuEML) في التنبؤ بأمراض القلب، مستفيدة من التقدمات الأخيرة في تكنولوجيا الكم. باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل، التي تتكون من 1190 عينة (53% إيجابية و47% سلبية)، تقارن الدراسة أداء QuEML ضد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (TML). شملت مقاييس التقييم الدقة، الدقة، الاسترجاع، الخصوصية، درجة F1،…
-
TCN-attention-HAR: التعرف على النشاط البشري بناءً على آلية الانتباه في الشبكة التلافيفية الزمنية
2024 | المؤلف: Wei Xiong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق للتعرف على نشاط الإنسان (HAR) يستفيد من بيانات المستشعرات القابلة للارتداء. النموذج المقترح، الذي يُطلق عليه TCN-Attention-HAR، يدمج شبكة الالتفاف الزمنية (TCN) مع آلية الانتباه لتعزيز استخراج الميزات المتغيرة زمنياً والتخفيف من المشكلات مثل انفجار التدرجات المرتبطة بالشبكات العميقة. من خلال تحسين حجم المجال الاستقبالي واستخدام آليات الانتباه،…
-
نموذج توقع قائم على تقنيات الذكاء الاصطناعي لوقت التفكك وصلابة الأقراص سريعة التفكك في اختبارات ما قبل الصياغة
2024 | المؤلف: Mehri Momeni وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتعزيز عمليات صياغة الأدوية في صناعة الأدوية من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. تركز الدراسة بشكل خاص على الأقراص القابلة للتفكك عن طريق الفم (ODTs)، التي تُفضل بسبب إطلاقها السريع وخصائصها السهلة الاستخدام. تتناول الدراسة التحديات المرتبطة بطريقة التجربة والخطأ التقليدية في اختيار المواد المساعدة، والتي غالبًا ما…
-
التقييم التلقائي متعدد الوسائط للألم الحاد من خلال مقاطع الفيديو الوجهية وإشارات معدل ضربات القلب باستخدام هياكل قائمة على المحولات
2024 | المؤلف: Stefanos Gkikas وآخرون | المجلة: Frontiers in Pain Research | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث إطار تقييم تلقائي متعدد الوسائط للألم الحاد، يدمج بين الفيديو وإشارات معدل ضربات القلب لتعزيز بروتوكولات إدارة الألم. يتكون الإطار من أربعة وحدات رئيسية: الوحدة المكانية لاستخراج تضمينات الفيديو، مشفر معدل ضربات القلب لرسم إشارات معدل ضربات القلب، AugmNet لتوليد تحسينات قائمة على التعلم، والوحدة الزمنية للتقييم النهائي للألم. تستخدم الوحدة المكانية استراتيجية…
-
استخدام التعلم العميق والتعلم الانتقالي للكشف الدقيق عن أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Sandeep Kumar Mathivanan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في تطبيق هياكل التعلم العميق للنقل لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي (MRI). تقيم أربعة نماذج—ResNet152 و VGG19 و DenseNet169 و MobileNetv3—على مجموعة بيانات مأخوذة من كاجل، باستخدام تقنية التحقق المتقاطع بخمسة طيات وتقنيات تحسين الصور لمعالجة عدم توازن مجموعة البيانات عبر أربع فئات من الأورام: الغدة النخامية، الطبيعية، السحائية، والورم الدبقي.…
-
إطار توليدي جزيئي ثلاثي الأبعاد لتصميم الأدوية الموجهة بالتفاعل
2024 | المؤلف: Wonho Zhung وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يقدم هذا القسم إطار عمل مبتكر لتوليد الجزيئات ثلاثية الأبعاد مع مراعاة التفاعلات، يهدف إلى تعزيز تصميم الأدوية من خلال النمذجة التوليدية العميقة. غالبًا ما تكافح النماذج التوليدية التقليدية مع التعميم بسبب نقص البيانات، مما يؤدي إلى تصاميم دون المستوى قد لا تتفاعل بفعالية مع البروتينات المستهدفة غير المرئية. يعالج الإطار المقترح هذه القيود من…
-
تقييم مقارن لأساليب تجميع تعلم الآلة في توقع الأمراض باستخدام مجموعات بيانات متعددة
2024 | المؤلف: Palak Mahajan وآخرون | المجلة: Health and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية تقنيات التعلم الجماعي المختلفة لتوقع الأمراض، باستخدام 16 مجموعة بيانات من كاجل ومخزن التعلم الآلي UCI. تقارن الدراسة 15 نوعًا من أنواع التعلم الجماعي بناءً على ستة مقاييس أداء: الدقة، الدقة الإيجابية، الاسترجاع، درجة F1، AUC (المساحة تحت المنحنى)، وAUPRC (المساحة تحت منحنى الدقة والاسترجاع). تشير النتائج إلى أن نوع…
-
التنبؤ الدقيق بمخلفات فصل الطور الرئيسية باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Jun Sun وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه الفقرة أهمية فهم الفصل الطوري داخل الخلايا للتحكم في النسخ، وانتقالات مصير الخلايا، وآليات الأمراض. يقدم البحث PSPHunter، وهو أداة قائمة على التعلم الآلي مصممة للتنبؤ بالبقايا الرئيسية التي تؤثر على فصل البروتينات. تشير دراسات التحقق إلى أن تقصير ست بقايا حيوية فقط في البروتين GATA3 يعطل فصلها الطوري، مما يؤدي إلى زيادة…