الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
طريقة محسّنة لاكتشاف تعب السائق باستخدام الشبكات العصبية متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: ShenHong Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول هذه البحث القضية الحرجة لإرهاق السائقين، وهو عامل رئيسي يساهم في حوادث الطرق، من خلال تطوير أنظمة كشف متقدمة تستخدم الشبكات العصبية متعددة الأنماط. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات DROZY، التي تشمل بيانات فسيولوجية ووجهية تم جمعها في ظروف حرمان من النوم، لإنشاء نموذجين من الشبكات العصبية: نموذج دمج الميزات متعددة الأنماط ونموذج الميزات المترابطة…
-
نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة وbi-LSTM مع EfficientNet-B0 للكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه بدقة عالية
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج هجين جديد لاكتشاف سرطان الثدي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) وهيكل EfficientNet-B0 المدرب مسبقًا. من خلال الاستفادة من EfficientNet-B0، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet الواسعة، يستفيد النموذج من التعلم الانتقالي، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر فعالية من الصور الماموجرافية مقارنةً بالشبكات…
-
التعرف التلقائي على معالم الأنسجة الصلبة واللينة في الأشعة المقطعية المخروطية عبر التعلم العميق مع مجموعات بيانات متنوعة: دراسة منهجية
2025 | المؤلف: Yan Jiang وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بالكشف اليدوي عن المعالم في التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع مخروط (CBCT) لتقييمات الوجه والجمجمة، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلاً ويعتمد على الخبرة الطبية. طور الباحثون خوارزمية تعلم عميق للتنبؤ تلقائيًا وتحديد 43 معلمًا من معالم الوجه والجمجمة من الأنسجة الرخوة والصلبة في صور CBCT من 498 مريضًا يعانون من…
-
تقسيم البيانات لتجنب تسرب المعلومات مع DataSAIL
2025 | المؤلف: Roman Joeres وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة القضية الحرجة لتسرب المعلومات في تعلم الآلة، وخاصة في التطبيقات الطبية الحيوية. يحدث تسرب المعلومات عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب عن غير قصد بدلاً من تعلم أنماط قابلة للتعميم، مما يؤدي إلى مقاييس أداء مضللة أثناء الاستدلال. لمعالجة هذا التحدي، يقدم المؤلفون DataSAIL، حزمة بايثون مصممة لتسهيل تقسيم البيانات مع تقليل التسرب،…
-
scAMZI: مشفر تلقائي عميق قائم على الانتباه مع طبقة مضخمة للصفر لتجميع بيانات scRNA-seq
2025 | المؤلف: Lin Yuan وآخرون | المجلة: BMC Genomics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق جديد، scAMZI، مصمم لتجميع بيانات تسلسل RNA أحادي الخلية (scRNA-seq). يدمج هذا النموذج وحدة انتباه بسيطة (SimAM)، ومشفّر تلقائي، ونموذج سالب ثنائي متضخم بالصفر (ZINB)، بالإضافة إلى طبقة متضخمة بالصفر (ZI) للتعامل بفعالية مع التحديات المرتبطة ببيانات scRNA-seq، مثل أحداث التسرب والحاجة إلى دمج مرن للميزات الخلوية والعلاقات بين الخلايا.…
-
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…
-
كودون ترانسفورمر: مُحسِّن كودون متعدد الأنواع باستخدام الشبكات العصبية المدركة للسياق
2025 | المؤلف: Adibvafa Fallahpour وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)قسم “طرق” من ورقة البحث يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في سؤال البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب مختبرية محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة تأثيراتها على النتائج ذات الاهتمام. شمل جمع البيانات استخدام أدوات موحدة لضمان…
-
التنبؤ بتدفق خليط المسحوق من خصائص المكونات الفردية باستخدام التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Anna Owasit وآخرون | المجلة: Pharmaceutical Research | المجال: العلوم الصيدلانية (Pharmaceutical Science)هدفت الدراسة إلى تعزيز التنبؤ بتدفق خلطات المسحوق في تصنيع الأدوية من خلال نماذج التعلم الآلي (ML). تم تحليل مجموعة بيانات تتكون من 410 خلطات، تحتوي على 9 مكونات نشطة صيدلانية (APIs) و18 مادة مساعدة مع معلمات تجفيف السيليكا المتغيرة. تم تدريب نماذج التعلم الآلي المراقب، بما في ذلك Random Forest (RF) وExtreme Gradient Boosting…
-
نموذج إشعاعي صغير متعدد الوسائط يمكن الوصول إليه سريرياً ومقياس تقييم لنتائج الأشعة السينية للصدر
2025 | المؤلف: Juan Manuel Zambrano Chaves وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط الأبحاث الضوء على إمكانيات النماذج الصغيرة مفتوحة المصدر متعددة الوسائط في سد الفجوات في الأداء والوصول التي تواجهها النماذج الكبيرة في تطبيقات الأشعة السريرية. من خلال استخدام نهج مركزي للبيانات مع 697,000 زوج من صور الأشعة والنصوص المنسقة، طور المؤلفون مشفرًا متخصصًا لأشعة الصدر يتكامل مع نماذج اللغة المدربة مسبقًا من خلال محول خفيف…
-
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…