الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
شبكة عصبية متكررة مدعومة بالإنترنت للأشياء لتحسين التعرف على النشاط البشري مع تحسين التحديد والتصنيف
2025 | المؤلف: Naif Al Mudawi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نظامًا قويًا للتعرف على النشاط البشري (HAR) والتحديد المكاني، مستفيدة من بيانات الأجهزة الذكية. يستخدم النظام فلتر تشيبيشيف من النوع الأول لإزالة الضوضاء من إشارات الإدخال، يليه استخراج الميزات من خلال فروع متوازية مخصصة لـ HAR والتحديد المكاني. يتم استخدام خوارزمية بوروتا لاختيار الميزات الأكثر معلوماتية، والتي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام…
-
استخدام تحسين خوارزميات النحل والنمل في تقنيات التعلم الآلي كأداة في علم الأعصاب المعرفي
2025 | المؤلف: Kajal Mahawar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تسلط الأبحاث الضوء على أهمية التعليم العالي في تشكيل نتائج الطلاب، لا سيما لطلاب تكنولوجيا المعلومات، الذين يمكن التنبؤ بأدائهم الأكاديمي بشكل فعال من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة. تحدد الدراسة التحديات مثل عدم توازن مجموعات البيانات والحاجة إلى ضبط الخوارزميات في أنظمة التنبؤ الأكاديمية الحالية. لمعالجة هذه القضايا، نفذ المؤلفون مجموعة متنوعة من خوارزميات…
-
التحقق من صحة نماذج اللغة الكبيرة (Llama 3 وChatGPT-4o mini) لفرز العناوين والملخصات في المراجعات النظامية الطبية الحيوية
2025 | المؤلف: Adriana López‐Pineda وآخرون | المجلة: Research Synthesis Methods | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها الزيادة في حجم الأدبيات العلمية في سياق المراجعات المنهجية، خاصة خلال مرحلة فحص العناوين والملخصات التي تتطلب جهدًا كبيرًا. تؤكد الدراسة على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص Llama 3 70B وChatGPT-4o mini، لأتمتة هذه العملية في البحث الطبي الحيوي. تم تقييم أداء هذه النماذج الذكية مقارنة بالمراجعين البشريين…
-
تحليل التحيز الكمي للارتباك غير المقاس في المقارنات غير المربوطة المعدلة سكانيًا
2025 | المؤلف: Shijie Ren وآخرون | المجلة: Research Synthesis Methods | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تناقش هذه الفقرة الزيادة المتزايدة في أهمية المقارنات غير المرتبطة المعدلة حسب السكان (PAICs)، وبشكل خاص المقارنة غير المباشرة المعدلة حسب المطابقة (MAIC) والمقارنة العلاجية المحاكاة (STC)، في تقييمات تكنولوجيا الصحة. تسهل هذه المنهجيات المقارنات غير المباشرة من خلال التعديل للاختلافات في خصائص المرضى في الدراسات ذات الذراع الواحد، خاصة عندما تتوفر بيانات مستوى المريض…
-
نحو تعلم تعاوني مع مراعاة العدالة والحفاظ على الخصوصية في الرعاية الصحية
2025 | المؤلف: Feilong Zhang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتم تفصيل الإعدادات التجريبية لتقييم نماذج CNN و transformer. تم تحديد معدلات التعلم عند 0.01 لنماذج CNN و 0.001 لنماذج transformer. يتم استخدام حجم دفعة ثابت قدره 16 عبر معظم التجارب، باستثناء نموذج ViT-1B، الذي يستخدم حجم دفعة قدره 3 بسبب حجمه الكبير. تتضمن التكوينات القياسية 30 عميلًا لجميع التجارب، بينما يتم…
-
تقسيم أورام الدماغ باستخدام شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4 لتحليل الرنين المغناطيسي المحسن
2025 | المؤلف: R. Preetha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد لتقسيم أورام الدماغ يدمج بين شبكة U-Net متعددة المقاييس مع مشفر EfficientNetB4، بهدف تحسين دقة وكفاءة التقسيم. يستخدم النموذج توسيع EfficientNetB4 المركب لتحسين استخراج الميزات عبر دقات متعددة مع تقليل المتطلبات الحسابية. يعزز آلية الانتباه متعددة المقاييس، التي تستخدم نوى بأحجام 1 × 1، 3 × 3، و5 ×…
-
Deep-ProBind: التنبؤ بالبروتينات المرتبطة باستخدام نموذج التعلم العميق القائم على المحولات
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه القسم أهمية البروتينات المرتبطة في الأنظمة البيولوجية، مع التركيز على تفاعلاتها الانتقائية مع جزيئات مثل الحمض النووي، RNA، والببتيدات، والتي تعتبر حاسمة لمختلف الوظائف الخلوية. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لتحديد الببتيدات المرتبطة بالبروتينات غير فعالة وتفتقر إلى الدقة بسبب تركيزها على ميزات التسلسل القريبة دون النظر في البيانات الهيكلية. لمعالجة هذه التحديات،…
-
نماذج SHAP-XGBoost القابلة للتفسير لإصابات الضغط بين المرضى الذين يحتاجون إلى التهوية الميكانيكية في وحدة العناية المركزة
2025 | المؤلف: Zheng Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: العلاج الوظيفي (Occupational Therapy)تركز هذه الدراسة على تطوير نموذج تنبؤي لإصابات الضغط لدى مرضى وحدة العناية المركزة الذين يخضعون للتنفس الصناعي، باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وبشكل خاص XGBoost مع تحليل SHAP. قامت الدراسة بتحليل بيانات من قاعدة بيانات MIMIC-IV 2.2، والتي تشمل مجموعة من 29,448 مريضًا، حيث تطورت إصابات الضغط لدى 2,052 منهم. تم تقسيم مجموعة البيانات إلى…
-
توقع تسرب الطلاب من خلال تحسين التعلم الآلي: رؤى من بيانات سجلات Moodle
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تناقش هذه الفقرة القضايا المستمرة المتعلقة بتسرب الطلاب والفشل الأكاديمي في التعليم، مع تسليط الضوء على إمكانية أنظمة إدارة التعلم مثل Moodle لتوفير بيانات قيمة للتحليلات التنبؤية. تركز الدراسة على استخدام الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص خوارزمية CatBoost، للتنبؤ بمعدلات التسرب والفشل من خلال تحليل سجلات نشاط الطلاب. لمعالجة التحديات المتعلقة بمجموعات البيانات المحدودة وغير المتوازنة،…
-
دراسة عددية حول ديناميات نموذج الوباء SIR من خلال طريقة تجميع الموجات الجينوتشية
2025 | المؤلف: Darshan Kumar Chiranahalli Vijaya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تتناول ورقة البحث تطبيق نماذج الأوبئة، وبشكل خاص نموذج SIR، لفهم انتشار الأمراض والسيطرة عليها. تقدم نهجًا عدديًا جديدًا يعرف باسم طريقة تداخل موجات جنوتشي (GWCM)، والتي تستخدم المشتق الكسري كابوتو لتحليل ديناميات نموذج SIR من الدرجة الكسرية. يتم تسليط الضوء على هذه الطريقة من حيث كفاءتها ودقتها ومتطلبات الحوسبة المنخفضة مقارنة بالطرق العددية التقليدية،…