تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. خوارزميات

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات




  • تقييم لون الأسنان المعتمد على التعلم الآلي لمنع التغير اللوني في أضواء العيادات المختلفة

    2025 | المؤلف: Abdullah Ammar Karcıoğlu وآخرون | المجلة: Lasers in Medical Science | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تتناول البحث التحديات المتعلقة بتحديد لون الأسنان الاصطناعية بدقة في عيادات الأسنان، وخاصة بسبب ظاهرة الميتاميرزم، التي تؤثر على إدراك اللون تحت ظروف الإضاءة المتغيرة. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لتقييم اللون ذات طابع شخصي ومكلفة، مما يدفع لاستكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز الدقة وتقليل التكاليف. يقدم هذا البحث نهج تعلم الآلة (ML) الذي…


  • خوارزمية معززة بالحوسبة الكمومية تكشف عن مثبطات محتملة لبروتين KRAS

    2025 | المؤلف: Mohammad Ghazi Vakili وآخرون | المجلة: Nature Biotechnology | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)

    في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطوير نموذج هجين كمي-كلاسيكي يهدف إلى توليد مركبات تستهدف بروتين KRAS، مع معالجة القيود التي تفرضها توفر الكيوبت والتحديات الناتجة عن الهضاب القاحلة في التعلم الكمي. يشيرون إلى عمل زينغ وآخرين، الذين قدموا هجينًا كميًا-كلاسيكيًا لتوليد الصور، مؤكدين على إمكانية ترميز الشروط في الدوائر الكمية باستخدام كيوبت إضافية. كما يبرز…


  • صياغة فرق محدود موحد للمعلمات بدون اهتزاز لحل المعادلة التفاضلية البارابولية المتأثرة بشكل فردي عبر الانزلاق الأسّي

    2025 | المؤلف: Zerihun Ibrahim Hassen وآخرون | المجلة: BMC Research Notes | المجال: التحليل العددي (Numerical Analysis)

    في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون مشكلة تأخير التوصيل-الانتشار البارابوليكية المعتمدة على الزمن والمضطربة بشكل فردي، والتي تخضع لظروف حدود ديريشليه، والتي تتميز بوجود طبقات حدودية تظهر تدرجات حادة أو تذبذبات. تكافح الطرق العددية التقليدية لتقديم حلول دقيقة في مثل هذه السيناريوهات. للتغلب على هذه التحديات، يقترح المؤلفون طريقة عددية تعتمد على الانحدار الموحد بدون تذبذبات.…


  • طريقة دمج بيانات هجينة تعتمد على تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي وKNN لتوقع COVID-19

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)

    تقدم هذه الدراسة طريقة هجينة لدمج البيانات تعزز من دقة التنبؤ لنموذج SEAIQR (المعرضون-المصابون-غير الأعراض-المعزولون-المزالون) المعتمد على الزمن لتوقع الأوبئة. من خلال دمج تصفية كالمان الجماعية في الوقت الحقيقي مع خوارزمية الجيران الأقرب، تجمع هذه الطريقة بفعالية بين التعديلات الديناميكية والتعرف على الأنماط المخصصة لديناميات الأوبئة. تظهر التجارب العددية التي تستخدم بيانات حالات COVID-19 من…


  • تقسيم الميتوكوندريا وتوقع الوظيفة في صور الخلايا الحية باستخدام التعلم العميق

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)

    يقدم هذا القسم MoDL، وهو خوارزمية تعلم عميق مصممة لتجزئة صور الميتوكوندريا وتوقع وظائف الميتوكوندريا بناءً على الميزات الشكلية. تم تدريب MoDL على مجموعة بيانات تحتوي على 20,000 ميتوكوندريا موسومة يدويًا من صور فائقة الدقة (SR)، حيث يحقق دقة عالية في التجزئة، مما يسهل التحليل الشكلي التفصيلي. تستخدم الخوارزمية استراتيجية تعلم جماعي، مستفيدة من مجموعة…


  • تطوير نموذج تنبؤي لمدد الحالات الجراحية باستخدام نهج التعلم الآلي

    2025 | المؤلف: Jung‐Bin Park وآخرون | المجلة: Journal of Medical Systems | المجال: خدمات الطوارئ الطبية (Emergency Medical Services)

    تركز الدراسة على تحسين استخدام غرفة العمليات (OR) من خلال تعزيز دقة توقعات مدة الحالات الجراحية من خلال تطوير نماذج غابة عشوائية مخصصة لأقسام جراحية معينة. من خلال استخدام مجموعة بيانات شاملة ومقارنة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة – بما في ذلك غابة عشوائية، XGBoost، الانحدار الخطي، LightGBM، و CatBoost – قام الباحثون بتقييم أداء النموذج…


  • إطار مصادقة مزدوجة ذكي ثنائي المرحلة لإنترنت الأشياء الطبية

    2025 | المؤلف: Muhammad Asif وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل مزدوج للمصادقة من مرحلتين يهدف إلى تعزيز الأمان في شبكات إنترنت الأشياء الطبية (IoMT). يستخدم هذا الإطار تقنية تبادل المفاتيح كيرف إهليلجي ديفي-هيلمان (ECDH) لتبادل المفاتيح بكفاءة خلال مرحلة التسجيل ويستخدم معيار التشفير المتقدم في وضع عداد جالوا (AES-GCM) لتشفير البيانات بشكل آمن خلال التواصل في الوقت الحقيقي. أظهرت المحاكاة…


  • تحسين الطاقة وإدارة راحة النباتات في البيوت الزجاجية الذكية باستخدام خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية

    2025 | المؤلف: Muhammad Jawad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لممارسات الزراعة المستدامة في سياق الطلب العالمي المتزايد وتغير المناخ. تركز الدراسة على تطوير نموذج دفيئة موفر للطاقة يقوم بتحسين المعايير البيئية—درجة الحرارة، الرطوبة، مستويات ثاني أكسيد الكربون، وضوء الشمس—باستخدام خوارزمية تحسين مستعمرة النحل الاصطناعية (ABC). من خلال استخدام وحدة تحكم ضبابية لإدارة أنظمة الدفيئة المختلفة، يهدف النموذج إلى تعزيز…


  • نظام سوار ذكي هجين مصنوع من الأقمشة مدعوم بالتغليف الحراري لتفاعل الإنسان والآلة بشكل مريح

    2025 | المؤلف: Aobo Cheng وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: التفاعل بين الإنسان والحاسوب (Human-Computer Interaction)

    قسم “طرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجربة محكومة لتقييم تأثير المتغير X على النتيجة Y. شملت جمع البيانات قياسات موحدة، مما يضمن الموثوقية والصلاحية. تم إجراء تحليلات إحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار وANOVA، لتقييم أهمية النتائج. بالإضافة إلى ذلك، تضمنت الدراسة حساب حجم العينة…


  • التعلم الآلي في توقع رفاهية الإنسان

    2025 | المؤلف: Ekaterina Oparina وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    تناقش هذه القسم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (ML) المعتمدة على الأشجار لتعزيز النمذجة التنبؤية لبيانات الرفاهية الذاتية، والتي تُستخدم بشكل متزايد في العلوم الاجتماعية. تحلل الدراسة أكثر من مليون مستجيب من ألمانيا والمملكة المتحدة والولايات المتحدة، باستخدام بيانات تم جمعها بين عامي 2010 و2018. يقدم المؤلفون ثلاث مساهمات رئيسية: أولاً، يظهرون أن خوارزميات التعلم الآلي…


←السابق
1 … 16 17 18 19 20 … 25
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.