الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
TFB: نحو تقييم شامل وعادل لطرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية
2024 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث TFB، وهو معيار آلي لأساليب التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مصمم لتعزيز المقارنة التجريبية وتقييم تقنيات التنبؤ عبر مجالات متنوعة مثل المرور والطاقة والصحة والاقتصاد. يعالج TFB العيوب الحرجة في المعايير الحالية، بما في ذلك تغطية نطاق البيانات المحدودة، والتحيز ضد أساليب التنبؤ التقليدية، وعدم الاتساق في خطوط تقييم الأداء. من خلال دمج مجموعات…
-
RING 4.0: شبكات تفاعل بقايا أسرع مع أنواع تفاعل جديدة عبر أكثر من 35,000 هيكل كيميائي مختلف
2024 | المؤلف: Alessio Del Conte وآخرون | المجلة: Nucleic Acids Research | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يتناول القسم التقدم في إطار شبكة تفاعل البقايا (RIN)، مع التركيز بشكل خاص على إصدار RING 4.0، وهو خادم ويب مصمم لتحليل التفاعلات غير التساهمية والتساهمية في هياكل البروتين. يقدم RING 4.0 تحسينات كبيرة، بما في ذلك تحديد سبعة أنواع من التفاعلات، مثل الروابط الهيدروجينية π، وروابط الهالوجين، ومواقع تنسيق أيونات المعادن. يستخدم البرنامج الآن…
-
تحسين تفسير الإرشادات السريرية الكبدية بواسطة نماذج اللغة الكبيرة: إطار قائم على الجيل المعزز بالاسترجاع
2024 | المؤلف: Simone Kresevic وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الإمكانيات التحويلية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية، وخاصة في تعزيز أنظمة دعم القرار السريري (CDSSs) لإدارة عدوى فيروس التهاب الكبد C المزمن. استخدمت الدراسة نموذج GPT-4 Turbo من OpenAI لإنشاء إطار عمل مخصص لنموذج اللغة الكبيرة يدمج بين توليد معزز بالاسترجاع (RAG) وهندسة المطالبات. شمل الإطار تحويل…
-
الكشف عن أمراض أوراق النباتات وتحديدها باستخدام YOLOv4
2024 | المؤلف: Eman Abdullah Aldakheel وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزمية YOLOv4 للكشف الدقيق وفي الوقت المناسب عن أمراض أوراق النباتات، مع معالجة قيود الطرق اليدوية التقليدية. باستخدام مجموعة بيانات Plant Village الشاملة، التي تتكون من أكثر من 50,000 صورة لكل من الأوراق الصحية والمريضة من 14 نوعًا، تستخدم الدراسة تقنيات تعزيز البيانات مثل تسوية الهيستوجرام والانعكاس الأفقي لتعزيز قوة…
-
تصنيف عبء العمل العقلي باستخدام الاتصال الدماغي والتعلم الآلي على بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي
2024 | المؤلف: Mohammadreza Safari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تقييم عبء العمل العقلي (MWL) باستخدام بيانات EEG، مع التأكيد على أهميته عبر مجالات مختلفة مثل تصميم الأنظمة والطب السريري. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد يستفيد من الاتصال الفعال بين الدماغ لاستخراج الميزات، ويستخدم خوارزمية اختيار ميزات هرمية، ويستعين بنماذج التعلم الآلي لتصنيف MWL. باستخدام مجموعة بيانات عبء العمل…
-
الحل التوافقي المشترك للحل المثالي (CoCoFISo): اتخاذ القرار متعدد المعايير بناءً على خوارزمية طريقة CoCoSo
2024 | المؤلف: Rôlin Gabriel Rasoanaivo وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على ضرورة اختبار أدوات اتخاذ القرار في سيناريوهات العالم الحقيقي لضمان عمليتها في معالجة القضايا العالمية. يسلطون الضوء على الاتجاه المتزايد لاستخدام طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM) لتصنيف البدائل، مع التركيز بشكل خاص على طريقة الحل الوسط المشترك (CoCoSo). من خلال أبحاثهم، حددوا القيود في CoCoSo عند تطبيقها على…
-
الذكاء الاصطناعي في تقديم الرعاية الصحية: الآفاق والمخاطر
2024 | المؤلف: David B. Olawade وآخرون | المجلة: Journal of Medicine Surgery and Public Health | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تستعرض هذه المراجعة بشكل منهجي دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، مع تسليط الضوء على تأثيراته التحويلية والتحديات المرتبطة به. من خلال بحث شامل في قواعد البيانات الإلكترونية، حدد المؤلفون المقالات ذات الصلة التي تمت مراجعتها من قبل الأقران والتي نُشرت منذ يناير 2010. تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يعزز بشكل كبير تقديم…
-
استنتاج الشبكات التنظيمية للجينات من بيانات المولتيوم أحادي الخلية باستخدام بيانات خارجية على نطاق الأطلس
2024 | المؤلف: Qiuyue Yuan وآخرون | المجلة: Nature Biotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” المنهجيات والآثار المترتبة على استنتاج وظائف الجينات من خلال الأساليب الحسابية. ويبرز أهمية دمج مصادر البيانات البيولوجية المختلفة، مثل تسلسلات الجينوم، وملفات التعبير، وتفاعلات البروتين، لتعزيز دقة توقعات وظائف الجينات. يؤكد البحث على دور خوارزميات التعلم الآلي في معالجة هذه المجموعات المعقدة من البيانات، مما يسمح بتحديد وظائف الجينات التي…
-
نهج توقع الأمراض الهجينة الذي يستفيد من تقنيات التوأم الرقمي والميتافيرس لصالح المستهلكين الصحيين
2024 | المؤلف: Chaitanya Kulkarni وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش الورقة البحثية التأثير التحويلي لدمج تقنية التوأم الرقمي مع الميتافيرس في صحة المستهلك (MCH)، لا سيما في توقع الأمراض. من خلال دمج المعلومات الحيوية وبيانات الرعاية الصحية الضخمة، تقدم الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا، DAE-BLS، الذي يدمج بين أجهزة التشفير التلقائي لإزالة الضوضاء (DAE) ونظام التعلم الواسع (BLS). يعالج هذا النموذج قيود الشبكات العصبية العميقة…
-
AttGRU-HMSI: تعزيز تشخيص أمراض القلب باستخدام نهج التعلم العميق الهجين
2024 | المؤلف: G. M. Narasimha Rao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض القلب، وهو سبب رئيسي للوفيات على مستوى العالم، مع التأكيد على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تقترح خوارزمية تعلم عميق هجينة مصممة لاكتشاف مرض القلب ضمن أطر البيانات الكبيرة، باستخدام Apache Hadoop بشكل خاص. تبدأ المنهجية بتقنية تحسين التجميع k-means (IKC) لإزالة القيم الشاذة من مجموعة بيانات طبية…