الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
نموذج هجين للتعلم الآلي لاكتشاف التسلل في شبكات الاستشعار اللاسلكية من خلال الاستفادة من توازن البيانات وتقليل الأبعاد
2025 | المؤلف: Md. Alamin Talukder وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا لتعلم الآلة مصممًا لتعزيز أنظمة كشف التسلل (IDS) لشبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) وبيئات إنترنت الأشياء (IoT). يدمج النموذج KMeans-SMOTE (KMS) لموازنة البيانات وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، مستخدمًا مصنفات مثل شجرة القرار، ومصنف الغابة العشوائية (RFC)، وتقنيات تعزيز التدرج مثل XGBoost (XGBC). تم تقييمه على مجموعات بيانات WSN-DS…
-
الذكاء الاصطناعي في خدمة التمويل الريادي: هيكل المعرفة والنموذج الخوارزمي الأساسي
2025 | المؤلف: Robert Kudelić وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة مراجعة ببليومترية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) ضمن مجالات التمويل الريادي والتمويل المؤسسي، خاصة فيما يتعلق بريادة الأعمال. أسفرت عملية بحث شاملة في مجموعة ويب أوف ساينس الأساسية عن 1,890 مقالة بحثية للتحليل، مما كشف عن رؤى مهمة حول الحالة الحالية للبحث في هذا المجال. تسلط النتائج الضوء على هيمنة الشبكات العصبية الاصطناعية،…
-
تقييم تصنيف أنواع الأشجار من بيانات المسح بالليزر القريب: تقديم مجموعة بيانات
FOR ‐species20K 2025 | المؤلف: Stefano Puliti وآخرون | المجلة: Methods in Ecology and Evolution | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تناقش هذه الفقرة التقدم في التقاط بيانات النظام البيئي للغابات الآلي من خلال المسح بالليزر القريب، مع تسليط الضوء على التحديات في استخراج المعلومات البيئية ذات الصلة، مثل تحديد أنواع الأشجار، دون بيانات أرضية إضافية. بينما توفر الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق (DL)، إمكانيات للتشغيل الآلي، فإن التقدم قد تعثر بسبب ندرة مجموعات بيانات سحاب…
-
التكامل المكاني لبيانات الخلايا المفردة متعددة الأوميات مع SIMO
2025 | المؤلف: Penghui Yang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)قسم “الطرق” في ورقة البحث يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، متضمنة تحليلات إحصائية لتقييم البيانات المجمعة من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة تأثيراتها على النتائج ذات الاهتمام. شمل جمع البيانات استخدام أدوات وبروتوكولات موحدة لضمان الموثوقية والصلاحية.…
-
الكشف المتقدم عن اضطرابات النوم باستخدام التعلم الجماعي متعدد الطبقات وتقنيات توازن البيانات المتقدمة
2025 | المؤلف: Muhammad Mostafa Monowar وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)تقدم البحث نموذجًا جديدًا للتجميع لاكتشاف اضطرابات النوم يستفيد من تقنيات التعلم الآلي لتعزيز دقة وموثوقية التشخيص. من خلال اعتماد نهج تجميع متعدد الطبقات، يدمج النموذج عدة خوارزميات، بما في ذلك الغابة العشوائية، SVM، الانحدار اللوجستي، KNN، وXGBoost، لالتقاط الميزات الأساسية لاضطرابات النوم بشكل فعال. تتضمن المنهجية تقنيات مثل تحديد العتبات، وتسجيل التنبؤ، وتحويل تسميات…
-
MaveDB 2024: قاعدة بيانات مجتمعية مُنسقة تحتوي على أكثر من سبعة ملايين تأثير متغير من اختبارات وظيفية متعددة.
2025 | المؤلف: Alan F. Rubin وآخرون | المجلة: Genome biology | المجال: علم الوراثة (Genetics)تحديث 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…
-
تحسين توقعات تدفق المياه باستخدام نمذجة هجينة تدمج المخرجات الجليدية-الهيدرولوجية، التعلم العميق وتحويل الموجات
2025 | المؤلف: Jamal Hassan Ougahi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تبحث هذه الدراسة في ديناميات ذوبان الثلج والجليد، وهو أمر حاسم لتقييم مخاطر الفيضانات وإدارة موارد المياه في أحواض الأنهار عالية الارتفاع. تستخدم الدراسة نهجًا هجينًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يدمج مخرجات نموذج هيدرولوجي جليدي (GSM-SOCONT) مع تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة. أظهر نموذج التعلم العميق المستقل، CNN-LSTM، أداءً متفوقًا مقارنة بالنماذج التقليدية، محققًا مقاييس…
-
تقييم متعدد الأبعاد للأحداث السلبية المرتبطة بالبالبيريدون بالميتات: دراسة يقظة دوائية في العالم الحقيقي باستخدام قواعد بيانات FAERS وJADER
2025 | المؤلف: Siyu Lou وآخرون | المجلة: BMC Psychiatry | المجال: علم السموم (Toxicology)تستكشف هذه الدراسة الأحداث السلبية المرتبطة بالأدوية (ADEs) في العالم الحقيقي المرتبطة بالبالبيريدون بالميتات، وهو مضاد نفسي من الجيل الثاني، باستخدام تقنيات استخراج البيانات من نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FAERS) وقاعدة بيانات تقرير الأحداث السلبية للأدوية اليابانية (JADER). شملت التحليل تقارير ADE من FAERS (2009-2024) وJADER (2013-2024)، مع استخدام…
-
تآزر الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة في المخاطر المالية: مراجعة للتطورات الحديثة
2025 | المؤلف: Sarang Joshi | المجلة: International Journal For Multidisciplinary Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم 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…