الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
طريقة دمج بيانات هجينة تعتمد على تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي وKNN لتوقع COVID-19
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم هذه الدراسة طريقة هجينة لدمج البيانات تعزز من دقة التنبؤ لنموذج SEAIQR (المعرضون-المصابون-غير الأعراض-المعزولون-المزالون) المعتمد على الزمن لتوقع الأوبئة. من خلال دمج تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي مع خوارزمية الجيران الأقرب، تجمع هذه الطريقة بفعالية بين التعديلات الديناميكية والتعرف على الأنماط المخصصة لديناميات الأوبئة. تظهر التجارب العددية التي تستخدم بيانات حالات COVID-19 من…
-
التعلم الآلي المدفوع بالمعرفة نحو التنبؤات الذكية القابلة للتفسير وإدارة الصحة: مراجعة ودراسة حالة
2025 | المؤلف: Ruqiang Yan وآخرون | المجلة: Chinese Journal of Mechanical Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الورقة التحديات التي تواجه التعلم الآلي (ML) في مجال التنبؤ وإدارة الصحة (PHM)، وخاصة قضايا التعميم المحدود وضعف القابلية للتفسير. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون مفهوم التعلم الآلي المدفوع بالمعرفة (KDML)، الذي يدمج المعرفة المتخصصة في خط أنابيب التعلم الآلي. يقدمون إطارًا هرميًا يصنف KDML إلى أربعة مكونات: مصادر المعرفة، تمثيلات المعرفة، طرق تضمين…
-
تطوير نموذج تنبؤي لمدد الحالات الجراحية باستخدام نهج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Jung‐Bin Park وآخرون | المجلة: Journal of Medical Systems | المجال: خدمات الطوارئ الطبية (Emergency Medical Services)تركز الدراسة على تحسين استخدام غرفة العمليات (OR) من خلال تعزيز دقة توقعات مدة الحالات الجراحية من خلال تطوير نماذج غابة عشوائية مخصصة لأقسام جراحية معينة. من خلال استخدام مجموعة بيانات شاملة ومقارنة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة – بما في ذلك غابة عشوائية، XGBoost، الانحدار الخطي، LightGBM، و CatBoost – قام الباحثون بتقييم أداء النموذج…
-
التحقق من اتساق النماذج الجيولوجية ثلاثية الأبعاد
2025 | المؤلف: Marion Parquer وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: الجيوكيمياء والبترولوجيا (Geochemistry and Petrology)يتناول القسم تطوير إطار عمل وأداة إثبات مفهوم مصممة لتقييم المعقولية الجيولوجية لنماذج جيولوجية ثلاثية الأبعاد تم إنشاؤها بواسطة خوارزميات نمذجة جيولوجية. هذه النماذج، على الرغم من قدرتها على التوافق مع قيود رياضية وهندسية متنوعة، غالبًا ما تفتقر إلى الصلاحية الجيولوجية، مما يمكن أن يعيق تطبيقها في مجالات حيوية مثل تقييم مخاطر الكوارث واستكشاف الموارد.…
-
UniAMP: تعزيز توقع AMP باستخدام الشبكات العصبية العميقة مع المعلومات المستنتجة للببتيدات
2025 | المؤلف: Zixin Chen وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الدقيقة (Microbiology)تتناول ورقة البحث القضية الملحة لمقاومة المضادات الحيوية (AMR) في العدوى البكتيرية، مع التركيز بشكل خاص على البكتيريا سالبة الجرام مثل Enterobacteriaceae المقاومة للكاربينيم (CRE) وأعضاء مجموعة ESKAPE. يقدم المؤلفون إطار عمل جديد يسمى UniAMP، مصمم للتنبؤ المنهجي بالببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs) كحل محتمل لمكافحة AMR، الذي تفاقم بسبب سوء استخدام المضادات الحيوية في كل…
-
استغلال نموذج التعلم العميق الهجين المتقدم للكشف والوقاية في الوقت الحقيقي من هجمات القرصنة من نوع الرجل في المنتصف
2025 | المؤلف: Vijayalakshmi Kandasamy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج AEXB، وهو إطار عمل هجين للتعلم العميق يجمع بين AutoEncoder وXGBoost لاكتشاف ومنع هجمات Man-in-the-Middle (MitM) بفعالية في بيئات المنازل الذكية. يظهر النموذج أداءً استثنائيًا، حيث حقق دقة تبلغ 97.24% على مجموعة بيانات كشف التسلل في المنازل الذكية (IDSH). يُعزى هذا النجاح إلى معالجة البيانات الدقيقة، وهندسة الميزات، وتقنيات التحسين، التي تعزز…
-
التقييم الكمي لسياسات الإحالة الثنائية بناءً على نموذج مؤشر PMC
2025 | المؤلف: Jing Gong وآخرون | المجلة: International Journal for Equity in Health | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقيّم هذه الدراسة بشكل كمي سياسة الإحالة الثنائية في الصين، مع التركيز على 14 سياسة نُشرت بين عامي 2007 و2021. باستخدام أساليب استخراج النصوص، طور الباحثون نموذج مؤشر PMC يتكون من 9 متغيرات رئيسية و43 متغيرًا ثانويًا لتقييم السياسات. تشير النتائج إلى زيادة تدريجية في إصدار سياسات الإحالة الثنائية منذ عام 2015، مع متوسط مؤشر…
-
نموذج تعلم عميق قائم على LSTM محسن لاكتشاف اختراقات الشبكة الشاذة
2025 | المؤلف: Nitu Dash وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول 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…
-
DFAST_QC: أداة تقييم الجودة والتعرف الضريبي للجينومات بدائية النواة
2025 | المؤلف: Mohamed Elmanzalawi وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)توضح هذه القسم تطوير وقدرات DFAST_QC، وهي أداة جديدة مصممة لتعزيز التصنيف الضريبي ومراقبة الجودة للجينومات بدائية النواة. يعد التصنيف الضريبي الدقيق أمرًا حيويًا للبحث البيولوجي، ومع ذلك، غالبًا ما تتطلب أدوات التحقق من الجينوم الحالية موارد حاسوبية واسعة ووقتًا طويلاً، مما يحد من إمكانية الوصول إليها للمشاريع واسعة النطاق. تتناول DFAST_QC هذه التحديات من…
-
مجموعة بيانات جغرافية مكانية تعاونية وقابلة للتوسع للانهيارات الجليدية الرجعية في القطب الشمالي مع معايير البيانات
2025 | المؤلف: Yili Yang وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تناقش 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…