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




  • تعزيز تصنيف أمراض القلب استنادًا إلى خوارزمية تحسين الإوز الرمادي وذاكرة المدى الطويل والقصير

    2025 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم هذه الدراسة خوارزمية تحسين الإوز الرمادي (GGO) التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أمراض القلب. تشمل أمراض القلب حالات مختلفة تؤثر على هيكل القلب ووظيفته، بما في ذلك مرض الشريان التاجي، وعدم انتظام ضربات القلب، واعتلال عضلة القلب. تستخدم الدراسة نسخة ثنائية من GGO (bGGO) لاختيار الميزات، مع تقييمها مقابل ستة خوارزميات تحسين ثنائية…


  • خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالاكتئاب لدى كبار السن في الصين: دراسة مقطعية

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    تبحث هذه الدراسة في القدرات التنبؤية لخوارزميات التعلم الآلي (ML) فيما يتعلق بحدوث الاكتئاب بين كبار السن في الصين، باستخدام بيانات من دراسة الصحة والتقاعد الطويلة الأمد في الصين. تم تقسيم عينة من كبار السن إلى مجموعات تدريب واختبار، وتم استخدام ستة خوارزميات تعلم آلي—الانحدار اللوجستي، أقرب الجيران، آلة الدعم الشعاعي، شجرة القرار، LightGBM، وغابة…


  • الكشف عن الأفكار الانتحارية وغير الانتحارية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير من نصوص وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تقنية التجميع المحسنة

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

    تقدم هذه البحث إطارًا مبتكرًا للتفريق بين الأفكار الانتحارية الحقيقية وغير الانتحارية في تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي من خلال تقنية تجميعية تتضمن الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). يهدف الإطار إلى تعزيز التعرف الفوري على المشاعر على منصات الشبكات الاجتماعية، وهو أمر حيوي للتدخلات الفعالة في الوقاية من الانتحار. من خلال استخدام مصنف تراكمي يجمع بين…


  • تقسيم أورام الثدي القابلة للتفسير باستخدام الانتباه بالاعتماد على مزيج من نماذج UNet وResNet وDenseNet وEfficientNet

    2025 | المؤلف: Shokofeh Anari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم هذه الدراسة نهج تعلم عميق لتجزئة أورام الثدي باستخدام مجموعة بيانات صور الموجات فوق الصوتية للثدي (BUSI)، معتمدة على بنية UNet المعدلة المعززة بآليات الانتباه مثل وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) والانتباه غير المحلي. من خلال دمج هياكل ترميز متقدمة مثل ResNet وDenseNet وEfficientNet، يحسن النموذج بشكل كبير من دقة التجزئة، كما يتضح من…


  • نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية

    2025 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…


  • آثار تحويل البيانات واختيار النموذج على أهمية الميزات في بيانات تصنيف الميكروبيوم

    2025 | المؤلف: Zuzanna Karwowska وآخرون | المجلة: Microbiome | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    في هذا القسم، يناقش المؤلفون أهمية تصنيف الأنماط الظاهرة للمضيف بدقة من بيانات الميكروبيوم لتعزيز العلاجات المعتمدة على الميكروبيوم، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها تعقيدات الميكروبيوم المعوي، وندرة البيانات، والتركيب، والخصوصية السكانية. يؤكدون أنه بينما يمكن أن تخفف تحولات بيانات الميكروبيوم من بعض هذه التحديات، فإن تطبيقها في مهام التعلم الآلي لا يزال…


  • كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع

    2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…


  • تقسيم الأسنان بالأشعة السينية تلقائيًا مع الانتباه المجموع

    2025 | المؤلف: Wenjin Zhong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم البحث شبكة الانتباه المجمعة ودمج الطبقات المتقاطعة (GCNet)، وهو نموذج جديد مصمم لتقسيم الأشعة السينية للأسنان، حيث يتناول التحديات مثل حجم مجموعات البيانات الصغيرة، واهتمامات خصوصية المرضى، وتداخل الضوضاء. يتضمن النموذج مكونين رئيسيين: وحدات الانتباه العالمي المجمعة (GGA)، التي تلتقط وتنظم بفعالية ميزات القوام والملامح، ووحدات دمج الطبقات المتقاطعة (CLF)، التي تدمج هذه الميزات…


  • DPFunc: التنبؤ بدقة بوظيفة البروتين عبر التعلم العميق مع معلومات الهيكل الموجهة بالمجال

    2025 | المؤلف: Wenkang Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    يقدم هذا القسم نظرة عامة على نهج جديد قائم على التعلم العميق، DPFunc، مصمم لتوقع وظائف البروتينات مع معالجة قضايا القابلية للتفسير الموجودة في الطرق الحسابية الحالية. تكمن أهمية التنبؤ بدقة بوظائف البروتينات في إمكانيته لتعزيز فهمنا للآليات البيولوجية والمساعدة في علاج الأمراض المعقدة. يستفيد DPFunc من معلومات الهيكل الموجهة من المجال لتحديد المناطق الحرجة…


  • اكتشاف الأدوية وتوقع الآلية باستخدام الشبكات العصبية البيانية القابلة للتفسير

    2025 | المؤلف: Conghao Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)

    تقدم البحث إطار عمل XGDP (توقع استجابة الأدوية القائم على الرسوم البيانية القابلة للتفسير)، الذي يعزز توقع استجابة الأدوية مع توضيح آليات العمل بين الأدوية وأهدافها. تركز الطرق التقليدية بشكل أساسي على التنبؤ بدقة بمستويات استجابة الأدوية ولكنها غالبًا ما تتجاهل آليات التفاعل الأساسية. يستخدم XGDP الرسوم البيانية الجزيئية لتمثيل الأدوية، مع الحفاظ على المعلومات…


←السابق
1 … 17 18 19 20 21 … 25
التالي→

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