الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي
2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…
-
تعزيز كشف احتيال بطاقات الائتمان: نهج تعلم آلي جماعي
2024 | المؤلف: Abdul Rehman Khalid وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان في سياق زيادة المعاملات الرقمية، مقترحة نموذج جديد للتعلم الآلي الجماعي لتعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال. يحدد المؤلفون قيودًا كبيرة في أنظمة الكشف عن الاحتيال الحالية، مثل عدم توازن البيانات، وتحول المفاهيم، ومعدلات عالية من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. للتغلب على هذه التحديات، يقدمون نموذجًا جماعيًا…
-
تصنيف غطاء الغابات المعتمد على الاستشعار عن بعد باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Gouhar Aziz وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تسلط الأبحاث الضوء على مشكلة تغطية الغابات الحرجة في باكستان، والتي تقل عن 6% من إجمالي مساحتها، وهو ما يقل بشكل كبير عن النسبة الموصى بها 20-30%. ترجع هذه النقص إلى حد كبير إلى ممارسات إزالة الغابات غير القانونية وعدم اعتماد تقنيات مراقبة الغابات الحديثة بشكل كافٍ. استخدمت الدراسة طرق الاستشعار عن بعد، وبالتحديد صور…
-
نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة GARCH
2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…
-
تحسين توقعات بنية البروتينات الأحادية والمعقدة باستخدام DeepMSA2 مع بيانات الميتاجينوم الضخمة
2024 | المؤلف: Wei Zheng وآخرون | المجلة: Nature Methods | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تم تقديم خط أنابيب DeepMSA2 كنهج جديد لبناء محاذاة متعددة التسلسلات الموحدة (MSAs) للبروتينات أحادية ومتعددة السلاسل، باستخدام بحث محاذاة تكراري عبر قواعد البيانات الجينومية والميتا جينومية. تشير الاختبارات الشاملة إلى أن MSAs التي تم إنشاؤها بواسطة DeepMSA2 تعزز بشكل كبير دقة توقعات الهيكل الثلاثي والرباعي للبروتين مقارنة بالطرق الحالية المتطورة. ومن الجدير بالذكر أنه…
-
تعزيز أمان WSN-IoT المعتمد على خوارزمية اليراعة مع التعلم الآلي لاكتشاف التسلل
2024 | المؤلف: M. Karthikeyan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث طريقة جديدة للكشف عن التسلل الآلي، تُسمى FA-ML، والتي تدمج خوارزمية اليراعة (FA) مع تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الأمان في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSN) وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT). الهدف الأساسي من هذا النهج هو تحسين تحليل البيانات واتخاذ القرارات من خلال التعاون الفعال بين شبكات WSN وIoT. تستخدم تقنية FA-ML منهجية منهجية تشمل…
-
نهج شبكة عصبية عميقة هجينة للتعرف على تعب القيادة بناءً على إشارات EEG
2024 | المؤلف: Mohammed Alghanim وآخرون | المجلة: International Journal of Intelligent Systems | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)يتناول هذا القسم من ورقة البحث استخدام بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) للكشف عن التعب، مع التركيز على قيود طرق توليد الميزات الحالية والتحديات التي تطرحها تباين إشارات EEG بين الأفراد. يقترح المؤلفون شبكة عصبية عميقة معدلة، وتحديداً بنية Inception-dilated ResNet، المدربة على طيفيات بيانات EEG المجزأة. تهدف هذه الطريقة إلى تعزيز دقة الكشف عن…
-
توقع مرض الشريان التاجي: دراسة مقارنة لخوارزميات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Ahmad Hammoud وآخرون | المجلة: Journal of Advances in Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تركز هذه الدراسة على تحسين طرق الكشف عن أمراض القلب من خلال تطوير نموذج تعلم آلي يهدف إلى تحسين دقة التشخيص وتقليل تكاليف الرعاية الصحية. تم تقييم سبعة خوارزميات تعلم آلي – الانحدار اللوجستي، مصنف الدعم الشعاعي، الجار الأقرب (KNN)، الغابة العشوائية، شجرة القرار، بايز الساذج، ومصنف تعزيز التدرج – باستخدام مجموعة بيانات تتكون من…
-
التقدم في الميكروبيولوجيا التنبؤية: دمج تقنيات جديدة لنماذج سلامة الغذاء الفعالة
2024 | المؤلف: Oluseyi Rotimi Taiwo وآخرون | المجلة: International Journal of Microbiology | المجال: علوم الأغذية (Food Science)تسلط المراجعة الضوء على الاستخدام السائد للنماذج التنبؤية في علم الأحياء الدقيقة الغذائي لتقييم نمو الميكروبات في المنتجات الغذائية. على الرغم من فائدتها، تواجه هذه النماذج تحديات في تمثيل التفاعلات الميكروبية المعقدة بدقة، لا سيما في البيئات التي تحتوي على تجمعات بكتيرية متنوعة. لقد عززت التطورات الأخيرة في تقنيات مثل تسلسل الجينوم الكامل (WGS)، والميتابايوجيا،…
-
نظام دردشة مدفوع بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتوقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Salman Muneer وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول البحث القضية الحرجة لمرض القلب (HD)، الذي لا يزال السبب الرئيسي للمراضة والوفيات على مستوى العالم. يقترح نظام دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مصمم لتوقع مرض القلب، مستفيدًا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة (ML)، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار (DT)، ومصنف الدعم الكمي (QSVC). من بين هذه الطرق، تظهر…