الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
تعزيز الشفافية في تعريف الأدوية المدروسة: قاموس DiAna الحي مفتوح المصدر لتوحيد أسماء الأدوية في FAERS
2024 | المؤلف: Michele Fusaroli وآخرون | المجلة: Drug Safety | المجال: علم السموم (Toxicology)تقدم ورقة البحث قاموس DiAna، وهو أداة منهجية مصممة لتعزيز ربط أسماء الأدوية المسجلة في نظام الإبلاغ عن الأحداث الضارة التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FAERS) بمكوناتها الفعالة المقابلة وتصنيف منظمة الصحة العالمية للأدوية (WHO-ATC). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها الطبيعة النصية الحرة لأسماء الأدوية في FAERS، والتي يمكن أن تؤدي إلى عدم…
-
نظام استدلال ضبابي باستخدام خوارزمية جينية وبحث عن الأنماط للتنبؤ بمعدل سقوط السقف في مناجم الفحم تحت الأرض
2024 | المؤلف: Ayush Sahu وآخرون | المجلة: International Journal of Coal Science & Technology | المجال: تقنية الأشعة والموجات فوق الصوتية (Radiological and Ultrasound Technology)تناقش هذه الفقرة الخطر الكبير للانهيارات السقفية في مناجم الفحم تحت الأرض، وخاصة أثناء التعدين التراجعي، والذي يمكن أن يؤدي إلى إصابات خطيرة ويعطل العمليات. لمعالجة هذه المشكلة، قام المعهد الوطني للسلامة والصحة المهنية بتجميع قاعدة بيانات وطنية لأداء السقف من 37 منجم فحم، على الرغم من أن البيانات محدودة وقد تكون غير مكتملة بسبب…
-
تعزيز كشف احتيال بطاقات الائتمان: نهج تعلم آلي جماعي
2024 | المؤلف: Abdul Rehman Khalid وآخرون | المجلة: Big Data and Cognitive Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة للاحتيال باستخدام بطاقات الائتمان في سياق زيادة المعاملات الرقمية، مقترحة نموذج جديد للتعلم الآلي الجماعي لتعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال. يحدد المؤلفون قيودًا كبيرة في أنظمة الكشف عن الاحتيال الحالية، مثل عدم توازن البيانات، وتحول المفاهيم، ومعدلات عالية من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. للتغلب على هذه التحديات، يقدمون نموذجًا جماعيًا…
-
نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة GARCH
2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…
-
مجموعة بيانات انزلاق التربة CAS: مجموعة بيانات كبيرة ومتعددة المستشعرات لاكتشاف انزلاق التربة القائم على التعلم العميق
2024 | المؤلف: Yulin Xu وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)مجموعة بيانات الانهيارات الأرضية من CAS هي مجموعة بيانات شاملة وكبيرة الحجم مصممة للكشف عن الانهيارات الأرضية المعتمدة على التعلم العميق، تم تطويرها من قبل مجموعة الذكاء الاصطناعي في معهد مخاطر الجبال والبيئة، الأكاديمية الصينية للعلوم (CAS). تتناول هذه المجموعة من البيانات التحديات الكبيرة في التعرف على الانهيارات الأرضية، لا سيما في ضوء الزيادة في…
-
نهج متكامل لتقييم مخاطر الصحة المهنية في تصنيع المواد النانوية باستخدام AHP الضبابي ونظام الاستدلال الضبابي
2024 | المؤلف: Samaneh Salari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الدراسة طريقة جديدة لتقييم مخاطر الصحة (HRA) للمواد النانوية (NMs) باستخدام نهج تقييم مخاطر الصحة الضبابية البايثاغورية (PFHRA). تقيم هذه الطريقة المخاطر بناءً على ثلاثة معايير: احتمال الحدوث (OL)، التعرض المحتمل (PE)، والتأثيرات السامة (TE). تم تحديد أوزان الأولوية للعوامل الفرعية من خلال المقارنات الثنائية من قبل الخبراء، وتم الإبلاغ عن النتائج باستخدام نظام…
-
تحسين توقعات بنية البروتينات الأحادية والمعقدة باستخدام DeepMSA2 مع بيانات الميتاجينوم الضخمة
2024 | المؤلف: Wei Zheng وآخرون | المجلة: Nature Methods | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تم تقديم خط أنابيب DeepMSA2 كنهج جديد لبناء محاذاة متعددة التسلسلات الموحدة (MSAs) للبروتينات أحادية ومتعددة السلاسل، باستخدام بحث محاذاة تكراري عبر قواعد البيانات الجينومية والميتا جينومية. تشير الاختبارات الشاملة إلى أن MSAs التي تم إنشاؤها بواسطة DeepMSA2 تعزز بشكل كبير دقة توقعات الهيكل الثلاثي والرباعي للبروتين مقارنة بالطرق الحالية المتطورة. ومن الجدير بالذكر أنه…
-
تعزيز أمان WSN-IoT المعتمد على خوارزمية اليراعة مع التعلم الآلي لاكتشاف التسلل
2024 | المؤلف: M. Karthikeyan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث طريقة جديدة للكشف عن التسلل الآلي، تُسمى FA-ML، والتي تدمج خوارزمية اليراعة (FA) مع تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الأمان في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSN) وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT). الهدف الأساسي من هذا النهج هو تحسين تحليل البيانات واتخاذ القرارات من خلال التعاون الفعال بين شبكات WSN وIoT. تستخدم تقنية FA-ML منهجية منهجية تشمل…
-
توقع سوق الأسهم باستخدام الذاكرة الطويلة القصيرة الانتقالية وتحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي
2024 | المؤلف: Ali Peivandizadeh وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا للتنبؤ بأسعار سوق الأسهم من خلال دمج تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي مع البيانات التاريخية للأسهم. يحدد المؤلفون تحديات كبيرة في هذا المجال، لا سيما عدم التوازن في تصنيف المشاعر، حيث تكافح النماذج التقليدية لتصنيف المشاعر الأقلية بدقة بسبب هيمنة المشاعر الأكثرية. لمعالجة ذلك، يقترحون خوارزمية تحسين السياسة القريبة…