الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: رفع (إحصائيات)
-
بيست إكس للاستدلال البيزاني في علم النشوء والتطور، والفيولوجرافيا، والديناميكا النشوية
BEAST X for Bayesian phylogenetic, phylogeographic and phylodynamic inferenceقسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لجمع البيانات حول المتغيرات المحددة. تم تطبيق التحليلات الإحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار واختبار الفرضيات، لتقييم العلاقات بين المتغيرات المستقلة والتابعة. شملت جمع البيانات طريقة أخذ عينات منهجية لضمان التمثيل، وتم تحديد حجم العينة بناءً على…
-
تصميم وكلاء LLM غير المتجانسين لتحليل المشاعر المالية
Designing Heterogeneous LLM Agents for Financial Sentiment Analysisتقدم هذه القسم تحولًا كبيرًا في تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ضمن مجال تحليل المشاعر المالية (FSA). تقليديًا، كان تحليل المشاعر المالية يركز على جمع البيانات الواسعة وتدريب النماذج؛ ومع ذلك، تؤكد هذه الدراسة على الاستفادة من نماذج LLM المدربة مسبقًا دون تعديل، مما يتماشى مع الاستراتيجيات المعاصرة التي تعطي الأولوية للتوافق البشري والاستخدام الفعال…
-
اكتشاف الببتيدات المضادة للميكروبات في الميكروبيوم العالمي باستخدام التعلم الآلي
Discovery of antimicrobial peptides in the global microbiome with machine learningحدد البحث 79 من أصل 100 ببتيد تم اختباره أظهر نشاطًا في المختبر، حيث استهدف 63 من هذه الببتيدات مسببات الأمراض بشكل محدد. وهذا يشير إلى إمكانات كبيرة لهذه الببتيدات في التطبيقات المضادة للميكروبات. بالإضافة إلى ذلك، تشير الدراسة إلى أن بعض الببتيدات النشطة قد تنشأ من تسلسلات أطول من خلال عملية تجزئة جينية. لتسهيل…
-
الدور الرئيسي للابتكار والمرونة التنظيمية في تحسين أداء الأعمال: نهج مختلط الأساليب
The key role of innovation and organizational resilience in improving business performance: A mixed-methods approachتبحث ورقة البحث في الأدوار الحيوية للابتكار في الخدمة ومرونة المنظمة في تعزيز أداء الأعمال ضمن بيئات اقتصادية غير مؤكدة. باستخدام نهج مختلط من مرحلتين متتابعتين، تستخدم الدراسة أولاً نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) لتحليل البيانات من 343 شركة خدمات في إسبانيا، تليها مقابلات نوعية مع 12 مديرًا للحصول على رؤى أعمق. تؤكد النتائج أن كل…
-
نموذج هجين لشبكة عصبية عميقة لتصنيف صور أورام الدماغ متعددة الفئات
A hybrid deep CNN model for brain tumor image multi-classificationتقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتشخيص وتصنيف أورام الدماغ من خلال نظام تصنيف متعدد الطبقات قائم على التعلم العميق ومؤتمت بالكامل يستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تُنتقد الطرق التقليدية، التي تعتمد على التقييمات النسيجية لعينات الخزعة، لكونها غازية، وتستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء البشرية. لمعالجة هذه التحديات، طور المؤلفون ثلاثة نماذج CNN متميزة مصممة لمهام…
-
تعزيز أنظمة توصية المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: دراسة حول اتخاذ القرارات الزراعية
Enhancing crop recommendation systems with explainable artificial intelligence: a study on agricultural decision-makingتقدم البحث XAI-CROP، وهو نظام متقدم لتوصية المحاصيل يدمج التعلم الآلي مع مبادئ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز الشفافية وقابلية التفسير في اتخاذ القرارات الزراعية. من خلال تحليل البيانات حول خصائص التربة، وأداء المحاصيل التاريخي، وأنماط الطقس، يوفر XAI-CROP توصيات مخصصة لاختيار المحاصيل. يقيم الدراسة XAI-CROP بدقة مقارنةً بنماذج التعلم الآلي المعتمدة، بما في…