الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
توقع موثوق لجودة المياه وتحليل بارامتر باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
2024 | المؤلف: M. K. Nallakaruppan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تناقش ورقة البحث القضية الحرجة لإدارة جودة المياه، مع التأكيد على أهمية مراقبة والتحكم في نقاء المياه بسبب الآثار الصحية والبيئية السلبية للتلوث. تم تحديد المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) كأهم الملوثات، إلى جانب مجموعة متنوعة من المواد الضارة مثل الرصاص والزرنيخ والنترات. تقترح الدراسة نظام تقدير جودة المياه الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل…
-
طريقة موثوقة لتجميع البيانات على الإنترنت الصناعي للأشياء باستخدام خوارزمية تحسين هجينة ودرجة ارتباط الكثافة
2024 | المؤلف: Arash Heidari وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث خوارزمية جديدة لبناء الأشجار الممتدة المثلى في سياق الإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT)، مع معالجة التحديات التي تطرحها فشل الأجهزة والتنقل الذي غالبًا ما يعطل أنظمة جمع البيانات. تدمج الطريقة المقترحة خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية مع عوامل وراثية ودرجة ارتباط الكثافة لإنشاء أشجار ممتدة موثوقة. يتم تقييم ملاءمة هذه الأشجار بناءً على مسافات…
-
خوارزميات التعلم الآلي العميق ذات الإشراف الذاتي مع نهج جديد لإزالة واختيار الميزات لتصنيف المخاطر الصحية متعددة الأبعاد المستندة إلى اختبارات الدم
2024 | المؤلف: Önder Tutsoy وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتعلم الآلي العميق ذاتية الإشراف مصممة لتحليل بيانات اختبارات الدم الخام ذات الأبعاد الخمسة، مع دمج تقنيات الإزالة التكيفية متعددة الأبعاد، والتوزين الذاتي، وتقنيات اختيار الميزات المبتكرة. تعدل الدراسة أربعة خوارزميات تعلم آلي متميزة، تتراوح من الأساليب غير المعتمدة على النموذج إلى الأساليب المدفوعة بالتدرج، لتصنيف مخاطر الصحة بناءً…
-
تحسين استراتيجيات التسويق باستخدام طريقة RFM وتحليل تقسيم العملاء القائم على تجميع K-Means
2024 | المؤلف: Malay Sarkar وآخرون | المجلة: Journal of Business and Management Studies | المجال: التسويق (Marketing)تتناول هذه الفقرة من البحث فعالية خوارزمية التجميع k-means، خاصة عند دمجها مع تحليل التكرار، والتوقيت، والقيمة النقدية (RFM)، لتقسيم المستهلكين. يبرز البحث أن قدرة المنظمة على فهم احتياجات عملائها الفريدة يمكن أن تؤدي إلى ميزة تنافسية في تقديم خدمات واستراتيجيات تسويقية مخصصة. أظهرت النتائج التجريبية نقاء مجموعة مرتفعًا قدره 0.95، مما يشير إلى أن…
-
التصميم المفاهيمي لعملية توحيد البيانات العامة لنموذج البيانات الشائعة OMOP
2024 | المؤلف: Elisa Henke وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه القسم تطوير عملية توحيد بيانات عامة لنموذج البيانات الشائعة (CDM) لشراكة النتائج الطبية الملاحظة (OMOP)، بهدف تسهيل دمج البيانات السريرية وبيانات المطالبات داخل أنظمة الرعاية الصحية. قام المؤلفون بإجراء مراجعة أدبية لـ 23 منشورًا ذا صلة لتحديد وترتيب الخطوات اللازمة لتوحيد البيانات بشكل زمني. تتكون العملية الناتجة من تسع خطوات رئيسية: تحديد مجموعة…
-
التعلم الانتقالي باستخدام الشبكات العصبية البيانية لتحسين توقع الخصائص الجزيئية في إعداد متعدد الدقة
2024 | المؤلف: David Buterez وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يحدد المؤلفون إطارهم المنهجي، بدءًا بمراجعة التعلم بالنقل ووصف رسمي لإعداد المشكلة. ثم يقدمون أساسيات الشبكات العصبية البيانية (GNNs)، موضحين كل من القراءة القياسية والتكيفية، إلى جانب هيكلية مشفر الرسوم البيانية المتغير الخاضع للإشراف المقترحة. كما يقدم المؤلفون استراتيجيات التعلم بالنقل المستخدمة في دراستهم، مع تسليط الضوء على آلية التعلم الشائعة ذات…
-
تحسين نظام كشف التسلل لإنترنت الأشياء: اختيار الميزات مقابل استخراج الميزات في التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Jing Li وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تبحث ورقة البحث في فعالية تقنيات تقليل الميزات—اختيار الميزات (FS) واستخراج الميزات (FE)—في سياق أنظمة كشف التسلل الشبكي (NIDS) لبيئات إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم مجموعة بيانات شبكة TON-IoT غير المتجانسة لتقييم أداء هذه التقنيات بناءً على مقاييس مثل الدقة، ودرجة F1، ووقت التشغيل لكل من مهام التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات. تشير النتائج إلى أن FE…
-
توأم رقمي زراعي للماندرين يظهر الإمكانية للزراعة الفردية
2024 | المؤلف: Steven Kim وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم النبات (Plant Science)قسم “الطرق” في ورقة البحث يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، حيث تم دمج التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب متنوعة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب مختبرية محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة تأثيراتها على النتائج المعنية. شملت جمع البيانات استخدام أدوات وبروتوكولات…
-
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…
-
تصنيف طيف الأشعة السينية المعززة بالتعلم العميق
2024 | المؤلف: Velibor Andrić وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الآثار (Archeology)تتناول ورقة البحث تطبيق قياس الفلورية بالأشعة السينية المشتتة للطاقة (EDXRF) في تحليل المواد المستخدمة في الأغراض الثقافية، وخاصة اللوحات القماشية. تقليديًا، يتم إخضاع البيانات المستمدة من EDXRF لتحليل متعدد المتغيرات للدراسات الأثرية؛ ومع ذلك، تسلط الورقة الضوء على الاستخدام المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز سرعة ودقة معالجة البيانات. على وجه التحديد، تم تطوير…