الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات التصنيف
-
تصنيف إجهاد الجفاف للنباتات الحديقة بناءً على صور RGB باستخدام نموذج SVM RGB image-based drought stress classification of garden plants using SVM model
2026 | المؤلف: Seong-Ju Lee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم البيئة (Ecology)تتناول هذه الدراسة تعقيدات إدارة المياه في الحدائق الحضرية، لا سيما في ظل ظروف الجفاف المتزايدة بسبب تغير المناخ. تقدم طريقة غير مدمرة لتصنيف استجابات الجفاف لمجموعة متنوعة من أنواع نباتات الحدائق المختلطة من خلال استخدام مؤشرات الصور RGB ونموذج آلة الدعم المتجه (SVM). تشير النتائج الرئيسية إلى أن استجابات الفلورية للكلوروفيل كانت فعالة في…
-
التعلم المتباين المراقب لتصنيف مراحل الخلايا للأجنة الحيوانية Supervised contrastive learning for cell stage classification of animal embryos
2026 | المؤلف: Yasmine Hachani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا، CLEmbryo، الذي يدمج بين المجهر الفيديوي وتعلم الآلة لأتمتة تصنيف مراحل الخلايا في الأجنة البقرية المنتجة في المختبر (IVP). يعالج هذا الأسلوب التحديات الكبيرة التي تواجه التوصيف اليدوي، مثل الصور ذات الجودة المنخفضة، والغموض في الفئات عند الحدود التنموية، وتوزيع البيانات غير المتوازن. من خلال استخدام التعلم التبايني الخاضع للإشراف…
-
التباين الجغرافي وطرق التعلم الآلي للتنبؤ بممارسة التغوط في العراء في زامبيا
2026 | المؤلف: Andualem Addisu Birlie وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تستكشف الدراسة انتشار وتنبؤات التغوط في العراء في زامبيا، مع تسليط الضوء على تداعياته الكبيرة على الصحة العامة، بما في ذلك انتشار الأمراض والتلوث البيئي. باستخدام بيانات ثانوية من المسح الديموغرافي والصحي في زامبيا لعام 2024 (ZMDHS)، تستخدم البحث التحليل الجغرافي وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط المكانية والعوامل الرئيسية المرتبطة بممارسات التغوط في العراء. تكشف…
-
تصنيف متعدد الفئات لأمراض أوراق النباتات باستخدام نظام محول عميق هجين وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
2026 | المؤلف: Saravanan Srinivasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل للتعلم العميق (DL) للكشف متعدد الفئات عن أمراض المحاصيل، مع التركيز بشكل خاص على الذرة والطماطم والبطاطس. كان الهدف هو تعزيز الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحسين دقة التصنيف، والتعميم عبر مجموعات البيانات، وقابلية التفسير باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). استخدمت الأبحاث مجموعتين كبيرتين من…
-
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19
2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
-
تطبيق خوارزمية التعلم الآلي للتنبؤ بسوء التغذية الحاد بين الأطفال دون سن الخامسة في شرق إفريقيا باستخدام بيانات المسح الصحي الأخيرة
2026 | المؤلف: Habtamu Guaguahu Feleke وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تتناول الدراسة القضية الملحة لسوء التغذية الحاد بين الأطفال دون سن الخامسة في شرق إفريقيا، باستخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالأفراد المعرضين للخطر من أجل التدخل في الوقت المناسب. من خلال تحليل بيانات من 76,224 طفلًا عبر 12 دولة، استخدمت البحث عشرة خوارزميات تعلم آلي مشرف، حيث حقق نموذج الغابة العشوائية أفضل أداء تنبؤي، محققًا…
-
نهج متقدمة في التعلم الآلي لتوقع التوطن المشترك للأمراض المدارية المهملة في كينيا: التركيز على الديدان الطفيلية المنقولة بالتربة، داء البلهارسيات، وداء الفيلاريات اللمفاوي
2026 | المؤلف: Nkuba Nyerere وآخرون | المجلة: PLoS neglected tropical diseases | المجال: علم الطفيليات (Parasitology)تبحث الدراسة في التحدي المستمر للأمراض المدارية المهملة (NTDs) في كينيا، حيث تعقد التوطن المشترك للديدان الطفيلية المنقولة بالتربة (STH) وداء البلهارسيا (SCH) وفيلاريا اللمفية (LF) جهود السيطرة. باستخدام نماذج التعلم الآلي، وتحديداً الغابة العشوائية (RF) وآلة تعزيز التدرج (GBM) وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، تهدف الدراسة إلى تحديد المناطق عالية المخاطر لتوطن الأمراض المدارية المهملة…
-
تعزيز تصنيف أمراض النباتات باستخدام شبكة عصبية تلافيفية قائمة على الانتباه للتدريب داخل مجموعة البيانات وعبرها
2026 | المؤلف: Prateek Mahapatra وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تؤكد الورقة البحثية على الدور الحاسم لتصنيف أمراض النباتات بدقة في تعزيز الأمن الغذائي وإنتاجية الزراعة. بينما تقدمت تقنيات التعلم العميق في هذا المجال، لا يزال دمج التدريب عبر مجموعات البيانات مع التدريب داخل مجموعة البيانات غير مستكشف بشكل كافٍ. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مصممًا لتعزيز…
-
تحسين الصور تحت الماء وتصنيف المشاهد المعتمد على GAN باستخدام التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Amani Homoud وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا استكشافيًا لتقنيات تحليل الفيديو تحت الماء تهدف إلى تحسين جودة الصورة وتحسين تصنيف الأنواع البحرية. تبدأ المنهجية بمعالجة التحديات التي تطرحها البيئات تحت الماء، مثل انخفاض شدة الضوء وتشويه الألوان، مما يعيق الكشف الدقيق عن الأجسام. يستخدم المؤلفون خوارزمية العالم الرمادي (GW) لتحسين الصورة الأولية، تليها تحليل مقارن لتقنية توازن…
-
التنبؤ بنوبات الاكتئاب استنادًا إلى الميزات السريرية والخصائص المعرفية والبروتينات المرتبطة بالالتهابات وبيانات تخطيط الدماغ
2026 | المؤلف: | المجلة: Translational Psychiatry | المجال: الطب النفسي البيولوجي (Biological Psychiatry)تتناول الدراسة تحدي تشخيص الاكتئاب بسبب نقص العلامات الحيوية المعتمدة سريريًا والبروتوكولات الموضوعية. تبرز الإمكانيات التي يوفرها التعلم الآلي في التشخيص النفسي من خلال دمج البيانات متعددة الأبعاد، بما في ذلك الميزات السريرية، الوظائف الإدراكية، حالات الموجات الدماغية (EEG)، والبروتينات المرتبطة بالالتهابات. تم تحليل 115 مريضًا بالاكتئاب و66 من الأصحاء، مع جمع بيانات المتابعة من…