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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزمية




  • تحقيق ملون كامل عالي العائد الكمي لجزيئات الكربون الكمية الموجهة بواسطة تعلم الآلة

    2024 | المؤلف: Huazhang Guo وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)

    يتناول هذا القسم التحديات المرتبطة بتخليق نقاط الكوانتم الكربونية (CQDs) للتطبيقات المتلألئة، مع التركيز على تعقيد معلمات التخليق والحاجة إلى التحسين. يقدم المؤلفون استراتيجية جديدة للتحسين متعدد الأهداف تستخدم خوارزمية تعلم الآلة (ML) لتعزيز عملية التخليق الهيدروحراري لـ CQDs. هذه الطريقة المغلقة الحلقة تتعلم بفعالية من البيانات المحدودة، مما يقلل بشكل كبير من دورة البحث…


  • التنبؤ بأمراض الرئة المعتمد على تعلم الآلة باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية التلافيفية

    2024 | المؤلف: M.Sahaya Sheela وآخرون | المجلة: Mesopotamian Journal of Artificial Intelligence in Healthcare | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لتوقع أمراض الرئة، لا سيما في سياق جائحة COVID-19، التي أثرت بشكل كبير على صحة الرئة في مجموعة فرعية من السكان. لقد واجهت الطرق التقليدية، مثل المنطق الضبابي، تحديات مثل التقسيم وعدم دقة المخرجات. للتغلب على هذه القيود، تستخدم الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتوقع حالة الرئة، مستفيدة من تقنية…


  • دور خوارزميات التعلم الآلي في توقع مخاطر الانتحار: مراجعة منهجية وتحليل تلوي للدراسات السريرية

    2024 | المؤلف: Houriyeh Ehtemam وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)

    تتناول ورقة البحث القضية المعقدة للصحة العامة المتعلقة بالانتحار، مع التأكيد على إمكانية تقنيات التعلم الآلي (ML) في التنبؤ بمخاطر الانتحار. تم إجراء مراجعة منهجية لـ 41 دراسة نُشرت بين عامي 2011 و2022 لتقييم أداء خوارزميات ML المختلفة، باستثناء طرق معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصور. أظهرت النتائج أن خوارزمية الغابة العشوائية حققت أعلى دقة بنسبة…


  • التنبؤ السريع والكامل بالأليزارين في المحلول من خلال دمج البيانات التجريبية مع الطرق الحاسوبية

    2024 | المؤلف: Thanh Huyen Linh Tran وآخرون | المجلة: Dyes and Pigments | المجال: علم الآثار (Archeology)

    في مجال الحفاظ على التراث الثقافي، تعتبر دراسة الأصباغ الطبيعية، وخاصة الحناء، أمرًا حيويًا بسبب أهميتها التاريخية وانتشارها في مختلف القطع الأثرية. يقدم هذا البحث بروتوكولًا حاسوبيًا مصممًا لإعادة إنتاج الخصائص الطيفية بدقة لاثنين من الأصباغ الرئيسية: الأليزارين والأليزارين الأحمر S. يقوم الإطار بحساب طيف الامتصاص للأشعة فوق البنفسجية والمرئية (UV-Vis)، وبيانات الرنين المغناطيسي النووي…


  • هل يجب أن تصبح PLS قائمة على العوامل أم يجب أن تصبح CB-SEM قائمة على المركبات؟ كلاهما!

    2024 | المؤلف: Jörg Henseler وآخرون | المجلة: European Journal of Information Systems | المجال: النقل (Transportation)

    تقدم هذه الورقة تحليلًا نقديًا لمقال حديث في المجلة الأوروبية لنظم المعلومات (EJIS) الذي يجادل بضرورة تحويل طريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS) إلى نهج قائم على العوامل للتعامل بفعالية مع النماذج المركبة. يوضح المؤلفون أن نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التباين (CB-SEM) قادرة بالفعل على استيعاب النماذج المركبة، خاصة من خلال مواصفة هينسلر-أوغاساوارا. يعترفون بحدود…


  • تحسين خوارزميات الشبكات العصبية لتصنيف أورام الدماغ بدقة في صور الرنين المغناطيسي

    2024 | المؤلف: Asma Alshuhail وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تتناول الأبحاث التحديات المرتبطة بتشخيص أورام الدماغ باستخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والتي تتعقد بسبب المظاهر المتنوعة للأورام والاعتماد على التفسير اليدوي من قبل أطباء الأشعة. غالبًا ما تؤدي طرق التشخيص التقليدية إلى تشخيص خاطئ وتأخير العلاج بسبب تعرضها للأخطاء البشرية والدقة المحدودة، خاصة عند التعامل مع بيانات الرنين المغناطيسي عالية الأبعاد. للتغلب على هذه…


  • رسم خرائط لحقل تسارع المجرة. II. نموذج كتلة عالمي لمجرة درب التبانة من أطلس STREAMFINDER للتيارات النجمية المكتشفة في Gaia DR3

    2024 | المؤلف: Rodrigo Ibata وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)

    في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون أطلسًا وملاحظات طيفية لـ 87 هيكلًا رقيقًا يشبه التيار تم تحديده باستخدام خوارزمية STREAMFINDER في بيانات Gaia DR3، بما في ذلك 28 اكتشافًا جديدًا. الهدف الرئيسي هو استخدام هذه التيارات لتعزيز نماذج الكتلة لمجرة درب التبانة. تستخدم التحليل نموذج هالة ذو قانون قوة مزدوج، مما يعطي ميل قانون القوة الداخلي…


  • استغلال خوارزميات LSTM وXGBoost للتنبؤ بالعواصف

    2024 | المؤلف: Ayyoub Frifra وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

    تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا لتوقع العواصف في غرب فرنسا من خلال دمج نماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) ونماذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). باستخدام بيانات من العوامات وقاعدة بيانات العواصف التي تمتد من 1996 إلى 2020، قامت الدراسة بتدريب هذه النماذج على بيانات من يناير 1996 إلى ديسمبر 2015، ثم اختبرت قدراتها التنبؤية…


  • تقليل بصمة الذاكرة لتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد باستخدام Gaussian Splatting

    2024 | المؤلف: Panagiotis Papantonakis وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    في هذه الورقة، نقدم تقنية شاملة وفعالة لتقليل الذاكرة لتدفق الرسوميات ثلاثية الأبعاد (3DGS). تتضمن طريقتنا طريقة تقليل بدائية مدركة للدقة تقلل بشكل فعال عدد البدائيات إلى النصف، وآلية تعديل تكيفية لتحديد العدد الأمثل من نطاقات التوافقيات الكروية (SH) لكل بدائية، واستراتيجية تشفير قائمة على كتاب الرموز. هذه الابتكارات مجتمعة تؤدي إلى تقليل ملحوظ في…


  • الكربون الحلقي الفردي [13] وكبائره، الكربون الحلقي [26]

    2024 | المؤلف: Florian Albrecht وآخرون | المجلة: Science | المجال: الكيمياء العضوية (Organic Chemistry)

    تتكون الحلقات الجزيئية من \( N \) ذرة كربون، والتي تُعرف باسم السيكلو[\( N \)]كربونات (CN)، وتعمل كنظم مرجعية فعالة لتقييم الطرق النظرية الكيميائية الكمومية. هذه الهياكل ليست مهمة فقط للتقييمات النظرية ولكنها تعمل أيضًا كمواد سابقة مهمة لتخليق مواد غنية بالكربون. ومن الجدير بالذكر أن السيكلوكربونات ذات العدد الفردي من N لا تزال تمثل…


←السابق
1 … 18 19 20 21 22 … 28
التالي→

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