الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلسلة (طبقات الأرض)
-
دويت: تحسين مزدوج للتجميع المعزز لتوقعات السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات
2025 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1 | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث DUET، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز توقعات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات، حيث يتناول التحديات التي تطرحها الأنماط الزمنية غير المتجانسة والارتباطات المعقدة بين القنوات. يستخدم DUET نهج تجميع مزدوج، يتضمن وحدة تجميع زمنية (TCM) تصنف السلاسل الزمنية إلى توزيعات دقيقة. وهذا يسمح بتطبيق مستخلصات أنماط متخصصة مصممة لكل مجموعة، مما يعكس…
-
تقييم الدقة وثقب الغشاء في جراحة زراعة الأسنان بمساعدة الروبوت لرفع أرضية الجيب الفكي: سلسلة حالات استعادية
2025 | المؤلف: Tao Yang وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تستكشف هذه الدراسة فعالية جراحة زراعة الأسنان بمساعدة الكمبيوتر الروبوتية (r-CAIS) لرفع أرضية الجيب الفكي العلوي (TSFE) مع وضع الزرع في نفس الوقت، مع التركيز على دقة وضع الزرع و incidence من ثقب الغشاء. خضع مجموعة من عشرة مرضى لجراحة r-CAIS، حيث تم استخدام علامات التموقع جنبًا إلى جنب مع التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع…
-
توقع السلاسل الزمنية المالية: مقارنة بين الطرق التقليدية والتقنيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
2025 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Journal of Computer Signal and System Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الورقة تحليلًا شاملاً لتوقعات السلاسل الزمنية المالية، مقارنةً بين الطرق التقليدية – مثل ARIMA، والتنعيم الأسي، وGARCH – والتقنيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق مثل الغابات العشوائية وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs). تعتبر النماذج التقليدية فعالة للبيانات الثابتة ولكنها تواجه تحديات مع العلاقات غير الخطية ومجموعات البيانات…
-
التنبؤ بسعر الأسهم متعدد الميزات بواسطة شبكات LSTM استنادًا إلى VMD وTMFG
2025 | المؤلف: Zhixin Zhang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم، يُسمى نموذج تحليل الوضع المتغير-الرسم البياني المفلتر بشكل مثلثي-ذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (VMD-TMFG-LSTM)، مصممًا لتعزيز دقة التنبؤ، والاستقرار، والكفاءة الحسابية في سياق الطبيعة غير الخطية والمعقدة للغاية لأسواق الأسهم. غالبًا ما تفشل الطرق الإحصائية التقليدية، على الرغم من فعاليتها للبيانات الخطية، في التقاط الديناميات المعقدة لحركات أسعار…
-
إعادة بناء الرسم البياني الفائق من الديناميات
2025 | المؤلف: Robin Delabays وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)قسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث استخدموا التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة من سلسلة من التجارب الخاضعة للرقابة. تضمنت المنهجيات المحددة استخدام تحليل الانحدار لتحديد العلاقات بين المتغيرات، بالإضافة إلى تحليل التباين (ANOVA) لتقييم الفروق بين متوسطات المجموعات. شمل جمع البيانات عملية أخذ عينات منهجية، مما…
-
تطوير نموذج هجين قائم على التعلم الآلي مع تعديل موسمي للتنبؤ بتحذير موجات الحرارة
2025 | المؤلف: M. Qureshi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه الفقرة التأثير الحاسم لموجات الحرارة على الاستدامة البيئية والصحة العامة، خاصة في المناطق الضعيفة والمناطق التي تشهد حضرًا سريعًا. تؤدي موجات الحرارة إلى نقص المياه، وضغط على النباتات، وتراجع في نمو النباتات، وهو أمر أساسي لإنتاج الطاقة وسلسلة الغذاء. إن التنبؤ الفعال بموجات الحرارة أمر حيوي لأنظمة الإنذار المبكر وتدخلات الصحة العامة، حيث…
-
التحليل الديناميكي لنموذج التهاب الكبد B الكسري مع عدم اليقين الغاوسي باستخدام خوارزمية سلسلة القوة المتبقية الممتدة
2025 | المؤلف: Qursam Fatima وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تتناول ورقة البحث التحدي الصحي العالمي الذي يطرحه فيروس التهاب الكبد الوبائي (HBV)، الذي يتحمل مسؤولية العديد من أمراض الكبد، بما في ذلك تليف الكبد وسرطان الخلايا الكبدية. يقوم المؤلفون بتحسين النماذج الرياضية الحالية لـ HBV من خلال دمج قسم للعلاج، مما يعزز فهم ديناميات المرض ويعلم استراتيجيات العلاج. يتم إجراء تحليل استقرار للتوازن الخالي…
-
التعلم العميق القابل للتفسير لتحليل السلاسل الزمنية: دمج SHAP وLIME في نماذج قائمة على LSTM
2025 | المؤلف: Divyani Sen | المجلة: Journal of Information Systems Engineering & Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول القسم دمج SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) مع شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لتعزيز قابلية تفسير هذه النماذج العميقة، التي غالبًا ما تُعتبر “صناديق سوداء”. يوفر LIME تفسيرات محلية من خلال تقريب النموذج بنماذج أبسط وقابلة للتفسير، بينما يقدم SHAP تفسيرًا شاملاً من خلال قياس مساهمة كل ميزة…
-
QSegRNN: شبكة عصبية متكررة كمية لتوقع السلاسل الزمنية
2025 | المؤلف: K.M. Moon وآخرون | المجلة: EPJ Quantum Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه الفقرة التحديات المرتبطة بإدارة درجة حرارة محولات الكهرباء في مراكز البيانات، وخاصة تلك المستخدمة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI). إن توليد الحرارة الكبير من هذه المحولات يتطلب إدارة فعالة لدرجة الحرارة، مما يحفز البحث المكثف في نماذج التنبؤ المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الحجم المتزايد والمتطلبات الحاسوبية لهذه النماذج غالبًا ما…
-
تعزيز سلسلة زمنية للنمو الاقتصادي لتوقعات الإمارات باستخدام التعلم العميق: نهج Seq2Seq وLSTM المدفوع بالانتباه
2025 | المؤلف: Ioannis Adamopoulos وآخرون | المجلة: EDRAAK | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تعمل هذه الدراسة على تعزيز توقعات النمو الاقتصادي في دولة الإمارات العربية المتحدة (الإمارات) من خلال استخدام نموذج Seq2Seq للتعلم العميق مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) المدفوعة بالاهتمام. غالبًا ما تفشل النماذج الإحصائية التقليدية في التقاط الاعتماديات الزمنية المعقدة والاتجاهات غير الخطية الموجودة في بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. تستخدم الدراسة منهجية منظمة، تبدأ…