الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
آلية تعلم آلي محسّنة لنظام الرعاية الصحية للبيانات الضخمة للتنبؤ بعوامل خطر الأمراض
Optimized machine learning mechanism for big data healthcare system to predict disease risk factorتقدم البحث نظام توقعات معتقدات الثعلب الأحمر العميق (DRFBPS) الجديد الذي يهدف إلى تعزيز التعرف المبكر على عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب. نظرًا للزيادة المتزايدة في انتشار أمراض القلب بسبب عوامل نمط الحياة، يؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تعاني الطرق التنبؤية التقليدية غالبًا من مشاكل مثل اختيار الميزات غير المناسب والتكيف…
-
تحليل مقارن لتنبؤ أمراض القلب باستخدام الانحدار اللوجستي، وآلة الدعم الناقل، وجيران الأقرب، وغابة عشوائية مع التحقق المتقاطع لتحسين الدقة
Comparative analysis of heart disease prediction using logistic regression, SVM, KNN, and random forest with cross-validation for improved accuracyتستكشف هذه الورقة البحثية فعالية التحقق المتقاطع في تعزيز أداء نماذج التعلم الآلي المطبقة على مجموعات بيانات أمراض القلب. تستخدم الدراسة عملية جديدة لتحضير البيانات، تشمل تعويض الميزات العددية بالمتوسط، والميزات الفئوية باستخدام طرق كاي-تربيع، وتطبيق التطبيع. يتم مقارنة أربعة نماذج—الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب جار (KNN)، وغابة عشوائية (RF)—من خلال التحقق…
-
تحسين فائدة بيانات زينيوم في الموقع من خلال تقييم الجودة وتحليل أفضل ممارسات سير العمل
Optimizing Xenium In Situ data utility by quality assessment and best-practice analysis workflowsيقدم قسم ورقة البحث نظرة عامة على منصة Xenium In Situ، وهي تقنية جديدة للتعبير الجيني المكاني تم تطويرها بواسطة 10x Genomics، والتي تمكن من رسم خرائط لمئات الجينات بدقة تحت خلوية. في ضوء العدد المتزايد من تقنيات التعبير الجيني المكاني المتاحة، يؤكد المؤلفون على أهمية اختيار المنصات المناسبة والالتزام بإرشادات التحليل. تدرس الدراسة 25…
-
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية
Artificial Intelligence in Financial and Supply Chain Optimization: Predictive Analytics for Business Growth and Market Stability in The USAتستكشف هذه الدراسة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي داخل الولايات المتحدة الأمريكية. تستخدم مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة تحديات محددة: يتم استخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل، بينما يتم تطبيق الانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتقنيات التعزيز للكشف عن الاحتيال. بالإضافة إلى…
-
تقنية اختيار ميزات جماعية تكيفية للتنبؤ بالسكري غير المعتمدة على نموذج
An adaptive ensemble feature selection technique for model-agnostic diabetes predictionتقدم ورقة البحث AdaptDiab، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الميزات من خلال مجموعة تهدف إلى تعزيز توقع مرض السكري من خلال نهج غير مرتبط بالنموذج. من خلال دمج تقنيات اختيار الميزات المختلفة، بما في ذلك طرق التصفية مثل ANOVA F-score، ودرجة فيشر، وحدود التباين، يحدد AdaptDiab بشكل فعال مجموعة فرعية مثالية من الميزات. تستخدم الطريقة دالة…
-
مؤشر كتلة الجسم أم لا؟ مناقشة قيمة مؤشر كتلة الجسم كمقياس للصحة لدى البالغين
BMI or not to BMI? debating the value of body mass index as a measure of health in adultsيتناول القسم النقاش المستمر حول ملاءمة مؤشر كتلة الجسم (BMI) كأداة لقياس الصحة للبالغين. بينما يُعترف بمؤشر كتلة الجسم من حيث فعاليته من حيث التكلفة في تقييم مخاطر الصحة، فإن سياقه التاريخي وفئات التصنيف وقابليته للتطبيق عبر السكان المتنوعين تثير مخاوف كبيرة. يجادل المؤلفون بضرورة تطور مؤشر كتلة الجسم لدعم صحة الشخص بالكامل بشكل أفضل،…
-
MaveDB 2024: قاعدة بيانات مجتمعية مُنسقة تحتوي على أكثر من سبعة ملايين تأثير متغير من اختبارات وظيفية متعددة.
MaveDB 2024: a curated community database with over seven million variant effects from multiplexed functional assaysتحديث 2024 لـ MaveDB، وهو مورد محوري للاختبارات المتعددة لتأثير المتغيرات (MAVEs)، يقدم تحسينات كبيرة تهدف إلى تحسين الوصول إلى بيانات المتغيرات الجينية واستخدامها. تشمل التطورات الرئيسية دمج أكثر من 7 ملايين قياس لتأثير المتغيرات، ونموذج بيانات مطور يستوعب أنواع الاختبارات المختلفة مثل تحرير الجينوم المشبع، وتقديم أدوات جديدة للاستكشاف والتصور. بالإضافة إلى ذلك، تم…
-
تآزر الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة في المخاطر المالية: مراجعة للتطورات الحديثة
The Synergy of Generative AI and Big Data for Financial Risk: Review of Recent Developmentsتقدم هذه الورقة مراجعة شاملة للتطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) والبيانات الضخمة، لا سيما في قطاع المالية، مع توقع حدوث تحول كبير نحو الذكاء الاصطناعي الوكالي بحلول عام 2025. تؤكد على دمج Gen AI مع البيانات الضخمة، خاصة في إدارة المخاطر المالية، وتقترح استراتيجيات لتعزيز هذه التآزر. أدت التطورات الأخيرة، بما في ذلك…
-
نموذج تعلم عميق قائم على LSTM محسن لاكتشاف اختراقات الشبكة الشاذة
An optimized LSTM-based deep learning model for anomaly network intrusion detectionتتناول ورقة البحث الطلب المتزايد على أمان الشبكات بسبب زيادة الهجمات الإلكترونية، مع التأكيد على الدور الحاسم لأنظمة كشف التسلل (IDS) في حماية الشبكات. تسلط الضوء على قيود أنظمة IDS الحالية، وخاصة معدلات الإنذار الكاذب العالية، وتدعو إلى دمج تقنيات التعلم العميق لتعزيز قدرات الكشف. تقترح الدراسة نموذج ذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) محسن لكشف…
-
مجموعة بيانات جغرافية مكانية تعاونية وقابلة للتوسع للانهيارات الجليدية الرجعية في القطب الشمالي مع معايير البيانات
A Collaborative and Scalable Geospatial Data Set for Arctic Retrogressive Thaw Slumps with Data Standardsتناقش هذه الفقرة التأثير الكبير لارتفاع درجة حرارة المناخ على التربة المتجمدة في القطب الشمالي، وخاصة من خلال ظاهرة الانهيارات الذائبة الرجعية (RtS)، التي تعتبر أحداث تآكل حراري حرجة تغير المناظر الطبيعية وتعزز آليات تغذية الكربون. لقد تم وصف التوزيع المكاني لـ RtS بشكل غير كافٍ بسبب قيود تقنيات الرسم التقليدية. على الرغم من أن…