الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
تعزيز توقع محصول القمح من خلال دمج بيانات المناخ والأقمار الصناعية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: البيئة والتطور والسلوك والتصنيف (Ecology, Evolution, Behavior and Systematics)تبحث هذه الورقة البحثية في التنبؤ بعوائد القمح الشتوي في جنوب البنجاب، باكستان، باستخدام نهج متعدد المراحل يقسم دورة المحصول إلى أربع مراحل. من خلال دمج صور الأقمار الصناعية، وبيانات الطقس الموسمية، ومعلومات التربة عبر منصة Google Earth Engine، تستخدم الدراسة نماذج مختلفة من التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، بما في ذلك الغابة العشوائية…
-
تقييم قدرة كاشفات الأجسام المعتمدة على YOLO وtransformer للكشف عن الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Alicia Allmendinger وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس الدراسة فعالية نماذج الكشف عن الأجسام المتقدمة – تحديدًا YOLOv8 و YOLOv9 و YOLOv10 و RT-DETR – في تمييز المحاصيل عن الأعشاب الضارة من أجل الزراعة الدقيقة، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5611 صورة عبر 16 نوعًا من النباتات. تم استخدام مجموعتين متميزتين من البيانات: الأولى تم تدريبها على الأنواع الفردية، بينما تم تجميع…
-
تحليل تباين التنسور المعزز بذكاء: تمكين تصنيف السلاسل الزمنية متعددة الأبعاد في بيئات البيانات المنخفضة
2025 | المؤلف: Anushiya Arunan وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: الرياضيات الحسابية (Computational Mathematics)تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا، وهو تحليل الموتر التبايني المعزز بذكاء (ITA-CTF)، يهدف إلى تحسين تصنيف بيانات السلاسل الزمنية متعددة الأبعاد، خاصة في السيناريوهات التي تحتوي على بيانات تدريب محدودة. يتناول الإطار التحديات المتعلقة بتعلم الميزات المعقدة، مثل الاعتماديات عبر الأبعاد والتباينات داخل الفئات، والتي غالبًا ما تعيقها مشكلة الإفراط في التكيف في أساليب التعلم…
-
إطار تدريب مسبق مدرك للتوافق الذاتي لتوقع خصائص الجزيئات مع قابلية تفسير البنية الفرعية
2025 | المؤلف: Jianbo Qiao وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)قسم “الطرق” في ورقة البحث يحدد تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. يوضح معايير اختيار المشاركين، والإجراءات المحددة المتبعة خلال جمع البيانات، والأدوات المستخدمة للقياس. يتم وصف التحليلات الإحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار واختبار الفرضيات، لتقييم العلاقات بين المتغيرات ولتحقيق نتائج موثوقة. بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات عن أي…
-
التوليد الآلي لملخصات الخروج: الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة مع البيانات السريرية
2025 | المؤلف: Matthias Ganzinger وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الدراسة أتمتة توليد ملخصات الخروج باللغة الألمانية من بيانات سريرية منظمة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs)، وبشكل خاص نموذج LLaMA3. تم استخراج البيانات المنظمة يدويًا من السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) بواسطة محترفين طبيين مدربين وتمت إزالة الهوية منها لاحقًا للتحليل. من خلال هندسة المطالبات، تم تحسين مخرجات النموذج وتقييمها باستخدام مقاييس…
-
التخفيف من عدم التوازن الطبقي في توقع الانفصال باستخدام طرق التجميع وSMOTE
2025 | المؤلف: R. Suguna وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التسويق (Marketing)تدرس هذه الدراسة تأثير مجموعات البيانات غير المتوازنة على دقة نماذج التعلم الآلي، وخاصة في تطبيقات التحليلات التنبؤية مثل توقع الانسحاب. تستخدم البحث مجموعة بيانات الانسحاب لتقييم كيفية تأثير عدم توازن البيانات على أداء النموذج، باستخدام تسعة مصنفات فردية وستة نماذج تجميع متجانسة. تشير النتائج إلى أن المصنفات الفردية تكافح لاكتشاف الأنماط في البيانات غير…
-
تحليل مقارن لأساليب CatBoost وLightGBM وXGBoost وRF وDT المحسّنة باستخدام PSO لتقدير عدد الحواجز للكشف عن التسلل في الشبكات الحسية اللاسلكية
2025 | المؤلف: Kadir İleri | المجلة: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تناقش هذه القسم أهمية الشبكات اللاسلكية للاستشعار (WSNs) في تعزيز أمن الحدود من خلال الكشف الفعال عن التسلل والمراقبة. يقدم البحث نموذج تعلم آلي يتنبأ بعدد الحواجز اللازمة للكشف السريع عن التسلل في منطقة مستطيلة، باستخدام ميزات مستمدة من بيانات WSN عبر محاكاة مونت كارلو. يستخدم النموذج خوارزمية CatBoost، المحسّنة من خلال تقنية تحسين سرب…
-
تصنيف محسّن لمرض أوراق البطاطس باستخدام EfficientNet-LITE و KE-SVM في بيئات متنوعة
2025 | المؤلف: G Sangar وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحديد الأمراض الورقية في البطاطس، مع التأكيد على أهمية التشخيص في الوقت المناسب للحفاظ على المحاصيل الصحية. يقدم المؤلفون نموذجًا يجمع بين EfficientNet-LITE لاستخراج الميزات المتقدمة مع تحسين KE-SVM لتحسين دقة التصنيف. يعالج هذا النموذج التحديات التي تطرحها البيانات غير المتسقة في البيئات غير الخاضعة للرقابة، والتي تعيق غالبًا طرق…
-
LitOrganizer: أتمتة عملية استخراج البيانات وتنظيمها لمراجعات الأدبيات العلمية
2025 | المؤلف: Alperen Şahin وآخرون | المجلة: SoftwareX | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)تقدم هذه القسم نظرة عامة على LitOrganizer، وهو برنامج يعتمد على بايثون مصمم لتبسيط عملية إجراء مراجعات الأدبيات النظامية. مع تزايد حجم الأدبيات العلمية، تصبح عملية استخراج البيانات اليدوية غير فعالة بشكل متزايد. يتناول LitOrganizer هذه التحديات من خلال أتمتة مسح ملفات PDF بحثًا عن كلمات مفتاحية محددة، واستخراج المعلومات ذات الصلة، وتنظيمها في مستند…