الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
الكيمياء التحليلية تلتقي بالفن: الدور التحويلي للكيميومetrics في الحفاظ على التراث الثقافي
2024 | المؤلف: Jordi Riu وآخرون | المجلة: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems | المجال: علم الآثار (Archeology)تسلط هذه المراجعة الضوء على العلاقة التآزرية بين الكيمياء الكمية وعلوم التراث الثقافي، مع التأكيد على الإمكانات التي توفرها التقنيات متعددة المتغيرات لتعزيز نتائج البحث في هذا المجال. تتبع تطور الأساليب التحليلية من التطبيقات المبكرة المقيدة بالتكنولوجيا المحدودة إلى التقدمات المعاصرة التي تسهل تحليل العينات الدقيقة وأعمال الحقل. تلعب الكيمياء الكمية دورًا حاسمًا في إدارة…
-
بنية هجينة متقدمة من LSTM-المحول للتنبؤ المتعدد المهام في أنظمة الهندسة في الوقت الحقيقي
2024 | المؤلف: Kaiwen Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البحرية (Ocean Engineering)في هذا البحث، يقدم المؤلفون بنية هجينة جديدة تجمع بين شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والمحولات، مصممة خصيصًا للتنبؤات المتعددة المهام في الوقت الحقيقي في الأنظمة الهندسية، مثل الحفر تحت الأرض وإدارة مياه الأمطار الخضراء. يستفيد النموذج المقترح من التقدم في آليات الانتباه ونمذجة التسلسل، مما يعزز الأداء التشغيلي والسلامة والكفاءة. من خلال دمج…
-
GADNN: شبكة عصبية هجينة ثورية للتعلم العميق لتحديد العمر والجنس باستخدام صور الأشعة المقطعية بالتصوير الشعاعي المخروطي للجيوب الأنفية العلوية والجبهية
2024 | المؤلف: Omid Hamidi وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: علم الآثار (Archeology)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا لتحديد العمر والجنس باستخدام معلمات الجيوب الأنفية الجانبية المستمدة من صور الأشعة المقطعية باستخدام شعاع مخروط (CBCT). استخدمت الدراسة مجموعة بيانات تتكون من 240 صورة CBCT، تضم 129 أنثى و111 ذكرًا تتراوح أعمارهم بين 18-52، لتطوير نموذج هجين يعرف باسم خوارزمية جينية-شبكة عصبية عميقة (GADNN). تم تحسين هذا النموذج…
-
التعلم الانتقالي باستخدام الشبكات العصبية البيانية لتحسين توقع الخصائص الجزيئية في إعداد متعدد الدقة
2024 | المؤلف: David Buterez وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يحدد المؤلفون إطارهم المنهجي، بدءًا بمراجعة التعلم بالنقل ووصف رسمي لإعداد المشكلة. ثم يقدمون أساسيات الشبكات العصبية البيانية (GNNs)، موضحين كل من القراءة القياسية والتكيفية، إلى جانب هيكلية مشفر الرسوم البيانية المتغير الخاضع للإشراف المقترحة. كما يقدم المؤلفون استراتيجيات التعلم بالنقل المستخدمة في دراستهم، مع تسليط الضوء على آلية التعلم الشائعة ذات…
-
مجموعات البيانات الديناميكية وبيئات السوق للتعلم المعزز المالي
2024 | المؤلف: Xiao-Yang Liu وآخرون | المجلة: Machine Learning | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الورقة FinRL-Meta، مكتبة متقدمة تركز على البيانات مصممة لتسهيل تدريب وكلاء التعلم المعزز العميق (FinRL) في السوق المالية، والتي تتميز بمجموعات بيانات ديناميكية وتحديات متأصلة مثل انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء وتحيز البقاء. يتم الحفاظ على FinRL-Meta من قبل مجتمع AI4Finance، ويقدم مئات من بيئات السوق على نمط الصالة الرياضية من خلال خط أنابيب…
-
التخفيف من لعنة الأبعاد باستخدام تقنيات إسقاط الميزات على مجموعات بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي: مراجعة تجريبية
2024 | المؤلف: Arti Anuragi وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للتحليل التلقائي لبيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، وهو أمر حاسم لتشخيص ومراقبة اضطرابات الدماغ. يبرز المؤلفون التحديات التي تطرحها مجموعات الميزات عالية الأبعاد المستمدة من إشارات EEG، وخاصة “لعنة الأبعاد”، التي يمكن أن تؤدي إلى الإفراط في التكيف وزيادة التعقيد في مهام التصنيف. لمعالجة…
-
تدريب قوي لطاقات التعلم الآلي بين الذرات مع تقليل الأبعاد وأخذ عينات طبقية
2024 | المؤلف: Ji Qi وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يقدم المؤلفون منهجية لتعزيز تنوع مجموعة تدريب مشروع المواد من خلال نهج أخذ عينات جديد يسمى DIRECT. يستخدمون مجموعة البيانات MPF.2021.2.8.All، التي تشمل جميع الخطوات الأيونية من حسابات الاسترخاء، لمقارنة فعالية أخذ العينات اليدوي (MS) وأخذ العينات المباشرة. تشير النتائج إلى أنه بينما تتكون مجموعة MS من 185,877 هيكلًا، فإن مجموعة DIRECT،…
-
تحسين نظام كشف التسلل لإنترنت الأشياء: اختيار الميزات مقابل استخراج الميزات في التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Jing Li وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تبحث ورقة البحث في فعالية تقنيات تقليل الميزات—اختيار الميزات (FS) واستخراج الميزات (FE)—في سياق أنظمة كشف التسلل الشبكي (NIDS) لبيئات إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم مجموعة بيانات شبكة TON-IoT غير المتجانسة لتقييم أداء هذه التقنيات بناءً على مقاييس مثل الدقة، ودرجة F1، ووقت التشغيل لكل من مهام التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات. تشير النتائج إلى أن FE…
-
التخفيف من التحيز في الذكاء الاصطناعي: توليد بيانات عادلة عبر نماذج سببية لصنع قرارات شفافة وقابلة للتفسير
2024 | المؤلف: Rubén González-Sendino وآخرون | المجلة: Future Generation Computer Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الورقة البحثية القضايا الحرجة المتعلقة بالتحيز وقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي (AI). تصنف استراتيجيات التخفيف من التحيز الموجودة إلى نهج ما قبل التدريب، التدريب، وما بعد التدريب، وتقدم تقنية جديدة لإنشاء مجموعة بيانات مخففة من التحيز من خلال نموذج سببي مخفف ضمن شبكة بايزي. تشمل المساهمات الرئيسية خوارزمية تدريب جديدة للتخفيف من…
-
نموذج تصنيف هجين قائم على الشبكات العصبية الضبابية للتعرف على العواطف من إشارات EEG
2024 | المؤلف: Fatma Kebire Bardak وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث خوارزمية هجينة جديدة للتعرف على المشاعر باستخدام إشارات EEG، مع معالجة التحديات المتعلقة بالتصنيف الدقيق في هذا المجال. يدمج النموذج المقترح عدة مصنفات من نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي (ANFIS)، والتي تعمل بشكل متوازي، مع الشبكات العصبية الاحتمالية. من خلال اختيار ميزات ذات توزيع مثالي للتصنيف، يقوم النموذج بتدريب هذه الهياكل ANFIS…