الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
إحداث ثورة في توقع أمراض القلب باستخدام التعلم الآلي المعزز بالكمّ
Revolutionizing heart disease prediction with quantum-enhanced machine learningتتناول ورقة البحث تطبيق التعلم الآلي المعزز بالكم (QuEML) في التنبؤ بأمراض القلب، مستفيدة من التقدمات الأخيرة في تكنولوجيا الكم. باستخدام مجموعة بيانات أمراض القلب من كاجل، التي تتكون من 1190 عينة (53% إيجابية و47% سلبية)، تقارن الدراسة أداء QuEML ضد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (TML). شملت مقاييس التقييم الدقة، الدقة، الاسترجاع، الخصوصية، درجة F1،…
-
وجهة نظر جديدة تعتمد على التعلم العميق لرقم الأسنان واكتشاف التسوس
A novel deep learning-based perspective for tooth numbering and caries detectionهدفت الدراسة إلى أتمتة الكشف عن الأسنان وترقيمها في الأشعة الرقمية للعضة بينما يتم تقييم الكفاءة التشخيصية للأسنان المتسوسة باستخدام خوارزميات التعلم العميق. تم استخدام مجموعة بيانات تتكون من 1,170 صورة أشعة مجهولة الهوية، والتي خضعت لعملية تسمية قبل تقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار. شملت عملية العمل المقترحة ثلاث مراحل: أولاً، تم استخدام شبكة عصبية…
-
كشف أنماط فقدان العظام اللثوي وعيوب الفركشن من الأشعة السينية البانورامية باستخدام خوارزمية التعلم العميق: دراسة استعادية
Detection of periodontal bone loss patterns and furcation defects from panoramic radiographs using deep learning algorithm: a retrospective studyتركزت هذه الدراسة الاستعادية على تطوير خوارزمية تعلم عميق لتفسير الأشعة السينية البانورامية، مستهدفة بشكل خاص الكشف عن فقدان العظام اللثوية وأنماطها. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 1121 صورة بانورامية، قامت الدراسة بتصنيف أنواع مختلفة من فقدان العظام، بما في ذلك فقدان العظام السنخية الكلي (عدد = 2251)، وفقدان العظام بين الأسنان (عدد = 25303)،…
-
مُتنبئ مخصص لتفضيلات المرضى للحكم البديل في الرعاية الصحية: قابل للتنفيذ تقنيًا ومرغوب أخلاقيًا
A Personalized Patient Preference Predictor for Substituted Judgments in Healthcare: Technically Feasible and Ethically Desirableفي هذا القسم، يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا للتنبؤ بتفضيلات علاج المرضى للأفراد غير القادرين، يسمى مُتنبئ تفضيلات المرضى المخصص (P4). يهدف هذا النظام إلى تعزيز دقة التنبؤات بالتفضيلات من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المعدلة بشكل دقيق، المدربة على بيانات محددة لكل فرد بدلاً من بيانات السكان العامة. يجادل المؤلفون…
-
تم دمج التباين الزمني في الشجيرات مع الشبكات العصبية النابضة لتعلم الديناميات متعددة الأوقات
Temporal dendritic heterogeneity incorporated with spiking neural networks for learning multi-timescale dynamicsتتناول ورقة البحث إمكانيات الشبكات العصبية النابضة (SNNs) في معالجة المعلومات الزمنية بسبب خصائصها الديناميكية. على الرغم من وعودها، لا تزال الآليات الكامنة وراء قدراتها التعلمية والاستخدام الفعال لخصائصها الديناميكية في مهام الحوسبة الزمنية المعقدة غير مفهومة بشكل كافٍ. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا عصبيًا نابضًا متعدد الحجرات يتضمن تباينًا زمنيًا في الشجيرات، مما…