الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تنقيب البيانات
-
نظام كشف التسلل القوي القائم على التعلم العميق لتأمين شبكات الرعاية الصحية لإنترنت الأشياء الطبية
2025 | المؤلف: Jamshed Ali Shaikh وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)إن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) يُحدث ثورة في الرعاية الصحية من خلال المراقبة المستمرة عن بُعد والعلاجات الشخصية؛ ومع ذلك، فإنه يقدم أيضًا ثغرات أمنية كبيرة. للتخفيف من هذه المخاطر، يقدم البحث HCLR-IDS، وهو نظام متقدم للكشف عن التسلل (IDS) مصمم خصيصًا لشبكات IoMT. يستخدم هذا النظام مزيجًا من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة…
-
استغلال الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث: مراجعة شاملة للببليومترية
2025 | المؤلف: Arief Wibowo وآخرون | المجلة: Jàmbá Journal of Disaster Risk Studies | المجال: الاتصال (Communication)تؤكد خاتمة ورقة البحث على المخاطر المتزايدة المرتبطة بالمخاطر الطبيعية، المدفوعة بزيادة التعرض للتهديدات، والتغيرات البيئية، وتدهور الأراضي. تبرز الإمكانيات التي توفرها طرق الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين إدارة الكوارث بشكل كبير عبر دورتها الكاملة. تشير تحليل بيبليومتري إلى نمو سريع في الأدبيات ذات الصلة على مدار العقد الماضي، حيث يمثل عام 2023 ذروة بـ 151…
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
ESM-Ezy: استراتيجية تعلم عميق لاكتشاف أكسيدات متعددة النحاس جديدة ذات خصائص متفوقة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، كانت جميع المواد الكيميائية المستخدمة من الدرجة التحليلية أو أعلى، مما يضمن موثوقية النتائج التجريبية. تم تصنيع البلازميدات للتعبير عن مختلف الأكسيدات متعددة النحاس (MCOs) بواسطة SynbioB في تيانجين، الصين. تضمنت المواد الكيميائية الرئيسية مسحوق مرق LB، إيزوبروبيل β-D-1-thiogalactopyranoside (IPTG)، وكاناميسين، المأخوذة من Sangon Biotech في شنغهاي. بالإضافة إلى ذلك، تم الحصول…
-
دويت: تحسين مزدوج للتجميع المعزز لتوقعات السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات
2025 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1 | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث DUET، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز توقعات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات، حيث يتناول التحديات التي تطرحها الأنماط الزمنية غير المتجانسة والارتباطات المعقدة بين القنوات. يستخدم DUET نهج تجميع مزدوج، يتضمن وحدة تجميع زمنية (TCM) تصنف السلاسل الزمنية إلى توزيعات دقيقة. وهذا يسمح بتطبيق مستخلصات أنماط متخصصة مصممة لكل مجموعة، مما يعكس…
-
تقدير قوي لتوزيع وايبل ذو الثلاثة معلمات لمعالجة القيم الشاذة في تحليل الموثوقية
2025 | المؤلف: Muhammad Aslam Mohd Safari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم البحث تقنية تقدير قوية جديدة لتوزيع ويبل ذو الثلاثة معلمات، معالجًا التحديات التي تطرحها القيم الشاذة في النمذجة الإحصائية وتحليل الموثوقية. الطريقة المقترحة، التي تُسمى مُقدّر تحويل التكامل الاحتمالي (PITE)، تستخدم دالة البقاء لتوزيع ويبل لتعزيز القوة مع ضمان البساطة الحسابية. تُظهر دراسات المحاكاة الواسعة أن PITE تُحسن بشكل كبير دقة تقديرات المعلمات في…
-
توليد بيانات سجلات الآبار والتعويض باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية المعتمدة على التسلسل
2025 | المؤلف: Abdulrahman Al‐Fakih وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يستخدم الشبكات التنافسية التوليدية القائمة على التسلسل (GANs) لتحسين تحليل بيانات سجلات الآبار، والتي تعتبر ضرورية لاستكشاف الهيدروكربونات. يتكون الإطار من نموذجين: شبكة GAN لسلاسل الزمن (TSGAN) لتوليد بيانات سجلات آبار اصطناعية وشبكة GAN للتسلسل (SeqGAN) لملء البيانات المفقودة. تم اختبارها على مجموعة بيانات من بحر الشمال، وتظهر الدراسة أن…
-
استخراج قواعد الإنتاج الضبابية الموزونة الهجينة باستخدام بحث التناغم المعدل والشبكات العصبية ذات التغذية الراجعة
2025 | المؤلف: Feng Qin وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطوير قواعد الإنتاج الضبابية الموزونة (WFPRs) كعنصر حاسم في أنظمة دعم القرار السريري (CDSSs)، بهدف تحسين دقة التشخيص وتسهيل اتخاذ القرارات السريرية المستنيرة. يقترح المؤلفون نهجًا مبتكرًا يدمج خوارزمية البحث عن التناغم مع تعديل الأبعاد الديناميكي (DDA-HS) مع الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي (BPNNs) لتحسين استخراج WFPRs. تعزز خوارزمية DDA-HS عملية البحث…
-
optRF: تحسين استقرار الغابة العشوائية من خلال تحديد العدد الأمثل من الأشجار
2025 | المؤلف: Thomas M. Lange وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)في هذه الدراسة، نحقق في الطبيعة غير الحتمية لخوارزميات الغابات العشوائية، والتي يمكن أن تؤدي إلى تباين في توقعات النموذج وتقديرات أهمية المتغيرات عند استخدام نفس بيانات الإدخال. نقترح طريقة لقياس هذا التأثير ونظهر أن زيادة عدد الأشجار في الغابة العشوائية تعزز استقرار النموذج بطريقة غير خطية، بينما يزيد الوقت الحاسوبي بشكل خطي. تشير نتائجنا…
-
اختيار الميزات المدفوع بواسطة SGA وتصنيف الغابات العشوائية لتحسين تشخيص سرطان الثدي: دراسة مقارنة
2025 | المؤلف: Abrar Yaqoob وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون منهجية جديدة لتصنيف سرطان الثدي تجمع بين خوارزمية تحسين النورس (SGA) لاختيار الميزات ومصنف الغابة العشوائية (RF). يمثل هذا النهج أول تطبيق لـ SGA في اختيار الجينات لتشخيص سرطان الثدي، مما يمكّن من استكشاف منهجي لمساحة الميزات لتحديد أكثر مجموعات الجينات معلوماتية. لا تعزز دمج SGA مع RF دقة التصنيف…