الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
إطار عمل لتصور ديناميات الأنظمة الهجينة ونماذج المحاكاة المعتمدة على الوكلاء
2024 | المؤلف: Le Khanh Ngan Nguyen وآخرون | المجلة: European Journal of Operational Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)لقد أدت التعقيدات المتزايدة للأنظمة والتحديات التي يواجهها أصحاب المصلحة في القطاعين الخاص والعام إلى دفع نماذج الأنظمة لاعتماد أساليب متعددة المنهجيات، وخاصة من خلال دمج طرق مختلفة من بحوث العمليات (OR) وعلوم الإدارة (MS). تشمل هذه الاتجاهات استخدام المحاكاة الهجينة، التي تجمع بين منهجيات مثل ديناميات النظام (SD)، والمحاكاة القائمة على الأحداث المنفصلة، ونماذج…
-
GrowthPredict: صندوق أدوات ودليل تعليمي لتناسب وتوقع مسارات النمو باستخدام نماذج النمو الظاهراتية
2024 | المؤلف: Gerardo Chowell وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)يقدم هذا القسم نظرة عامة على GrowthPredict، وهو صندوق أدوات MATLAB مصمم للتنبؤ قصير المدى في الوقت الحقيقي لعمليات النمو، وخاصة في سياق نمذجة الأوبئة. هذه الأداة سهلة الاستخدام تستخدم نماذج نمو ديناميكية ظاهرة تعتمد على المعادلات التفاضلية العادية لتناسب وتنبؤ بيانات السلاسل الزمنية. وهي متاحة لجمهور متنوع، بما في ذلك الطلاب والباحثين في البيولوجيا…
-
نموذج دمج غير خطي معزز بواسطة GAN لتوقع أسعار الأسهم
2024 | المؤلف: Yingcheng Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم من خلال تطوير TSGAN، وهو نموذج تعلم عميق يدمج الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونموذج هجين يتكون من الشبكات العصبية التلافيفية المعتمدة على الانتباه (ACNN)، والذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، ومتوسط الحركة التكاملي الذاتي الانحدار (ARIMA). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تواجهها…
-
طريقة تجميع محسنة لشبكات الأعصاب التلافيفية
2024 | المؤلف: Lei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث طبقة تجميع جديدة، تُسمى T-Max-Avg، مصممة لتعزيز استخراج الميزات في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تؤدي طرق التجميع التقليدية، مثل التجميع الأقصى والتجميع المتوسط، غالبًا إلى فقدان المعلومات على الرغم من كفاءتها في تقليل الأبعاد المكانية. تُدخل طبقة التجميع T-Max-Avg معلمة عتبة $T$ التي تسمح باختيار أعلى $K$ بكسلات متفاعلة، مما يمكّن من…
-
التنبؤ بنتائج مرضى العلاج الإشعاعي باستخدام بيانات سريرية في الوقت الحقيقي ونمذجة رياضية
2024 | المؤلف: Alexander P. Browning وآخرون | المجلة: Bulletin of Mathematical Biology | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم البحث نموذجًا مقسمًا للتنبؤ بتقدم حجم الورم لدى مرضى سرطان الرأس والعنق الذين يخضعون للعلاج الإشعاعي. يسلط الضوء على التباين في استجابات العلاج بين المرضى الذين لديهم خصائص ورم مشابهة قبل العلاج ويعالج التحديات التي تطرحها البيانات السريرية المحدودة. النموذج المقترح، الذي يتضمن ستة معلمات يمكن تفسيرها بيولوجيًا، يلتقط بفعالية مجموعة واسعة من استجابات…
-
Deep-STP: نهج قائم على التعلم العميق للتنبؤ ببروتينات سم الأفعى باستخدام تمثيلات الكلمات
2024 | المؤلف: Hasan Zulfiqar وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: علم الوراثة (Genetics)تستكشف الأبحاث إمكانيات بروتينات سم الأفعى، المعروفة بتأثيراتها السامة على الأنظمة الدموية والعصبية، في تطوير علاجات دوائية للأمراض ذات الصلة. تعتبر الطرق البيوكيميائية التقليدية لتحديد هذه البروتينات مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً؛ وبالتالي، يقدم البحث نهجًا حسابيًا قائمًا على التسلسل يستفيد من الذكاء الاصطناعي للفرز على نطاق واسع. استخدم المؤلفون ثلاثة موصوفات ميزات—g-gap، المتجه الطبيعي (NV)،…
-
ERTNet: إطار عمل قابل للتفسير قائم على المحولات للتعرف على مشاعر EEG
2024 | المؤلف: Ruixiang Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث إطارًا مبتكرًا للتعرف على المشاعر باستخدام إشارات EEG، معالجًا قيود الطرق التقليدية من خلال بنية هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والمحولات. يتيح هذا النهج عزل الميزات المهمة من بيانات EEG مع تقليل الضوضاء عالية التردد، مما يعزز قابلية تفسير نماذج التعلم العميق. حقق الإطار معدلات دقة ملحوظة بلغت 74.23% ± 2.59%…
-
“تحديد فعالية نموذج تعلم الآلة لقياس فقدان العظام اللثوي”
2024 | المؤلف: Diego Cerda Mardini وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تبحث هذه الدراسة في فعالية نموذج التعلم الآلي (ML) المصمم لأتمتة قياس فقدان العظام اللثوي (PBL) في الأشعة السينية البانورامية، مع معالجة الحاجة إلى تحسين أدوات التشخيص في ضوء انتشار التهاب اللثة. تم استخدام مجموعة بيانات تتكون من 2010 صور، تم تخصيص 1970 صورة للتدريب و40 للاختبار. يدمج النموذج المقترح تقنيات الاستدلال الإحصائي، والشبكات العصبية…
-
تحسين تصنيف الأمراض من خلال تحليل نموذج اللغة للأعراض
2024 | المؤلف: Esraa Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP) وتقنيات التعلم العميق لأتمتة توقع الأمراض بناءً على أوصاف الأعراض. تستخدم الدراسة نموذجين من نماذج تطبيع المفاهيم الطبية – تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات (MCN-BERT) ونموذج الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه (BiLSTM)، كل منهما مُحسَّن باستخدام طرق مختلفة من المعلمات الفائقة. تم تقييم…
-
طريقة لتوازن تحميل السحابة الهجينة وتوقع استخدام المضيف باستخدام تقنيات التعلم العميق والتحسين
2024 | المؤلف: Sarita Simaiya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تتناول ورقة البحث تطوير نموذج هجين، يُطلق عليه “DPSO-GA”، والذي يدمج تقنيات التعلم العميق مع تحسين سرب الجسيمات (PSO) والخوارزميات الجينية (GA) لتوفير عبء العمل الديناميكي في الحوسبة السحابية. يعالج النموذج تحديات توازن الحمل، واستخدام الموارد، والامتثال لاتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) من خلال اعتماد نهج من مرحلتين. في المرحلة الأولى، يقوم أسلوب PSO-GA الهجين بضبط…