الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شجرة القرار
-
التباين الجغرافي وطرق التعلم الآلي للتنبؤ بممارسة التغوط في العراء في زامبيا
2026 | المؤلف: Andualem Addisu Birlie وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تستكشف الدراسة انتشار وتنبؤات التغوط في العراء في زامبيا، مع تسليط الضوء على تداعياته الكبيرة على الصحة العامة، بما في ذلك انتشار الأمراض والتلوث البيئي. باستخدام بيانات ثانوية من المسح الديموغرافي والصحي في زامبيا لعام 2024 (ZMDHS)، تستخدم البحث التحليل الجغرافي وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط المكانية والعوامل الرئيسية المرتبطة بممارسات التغوط في العراء. تكشف…
-
نهج التعلم الآلي لتقييم الخصائص الميكانيكية لمركبات الإيبوكسي-الجوت المملوءة بالنفايات الصناعية
2026 | المؤلف: Abhilash Purohit وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: البوليمرات والبلاستيك (Polymers and Plastics)تبحث ورقة البحث في تطوير المركبات الحيوية من خلال دمج ألياف الجوت ورواسب لينز-دونافيتز (LD)، وهو منتج ثانوي من صناعة الصلب، في مصفوفة الإيبوكسي. يتماشى هذا النهج مع هدف التنمية المستدامة 12 (SDG-12) من خلال تعزيز إعادة استخدام النفايات الصناعية. تقيّم الدراسة ستة تركيبات مركبة بمحتوى ثابت من ألياف الجوت بنسبة 20 wt.% ومحتوى متغير…
-
تقنيات التخفيف من الإفراط في التكيف في التعلم الآلي: مراجعة شاملة، تصنيف، ودليل عملي
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية المستمرة للتكيف المفرط في تعلم الآلة، وخاصة ضمن نماذج التعلم العميق المفرطة المعلمات. من خلال مراجعة سردية لحوالي 95 دراسة أساسية مستمدة من قواعد بيانات أكاديمية متنوعة، يقوم المؤلفون بتجميع الآليات والافتراضات والأدلة التجريبية المتعلقة باستراتيجيات التخفيف البارزة للتكيف المفرط. يصنفون هذه التقنيات إلى تصنيف موحد يتكون من خمسة عائلات: طرق…
-
نظام الكشف ودعم القرار المدفوع بالذكاء الاصطناعي للإدارة الدقيقة لمرض العفن الناعم في الذرة
2026 | المؤلف: Jadesha G وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) للكشف عن العفن الناعم للذرة (MDM)، وهو مرض يؤثر بشكل كبير على غلات المحاصيل. تم تقييم ثلاثة عشر خوارزمية تعلم آلي (ML) وتعلم عميق (DL) لقدرتها على تصنيف أوراق الذرة الصحية والمصابة باستخدام مجموعة بيانات منظمة. أظهر نموذج VGG16 أعلى أداء، محققًا دقة 97%، و0.98 دقة، و0.95 استرجاع،…
-
مصنف تكديس معزز بمعالجة مسبقة لاكتشاف الأمراض القلبية الوعائية العامة عبر مجموعات بيانات متنوعة
2026 | المؤلف: Adeel Ashraf وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة القضية الملحة للأمراض القلبية الوعائية (CVDs) من خلال تطوير نموذج تجميع معزز مسبقًا يهدف إلى تحسين دقة وقابلية تعميم التنبؤات الثنائية للأمراض القلبية الوعائية عبر مجموعات بيانات متنوعة. يستخدم النموذج المقترح خط أنابيب شامل للمعالجة المسبقة يتضمن تحويل الميزات، وبناء السمات المشتقة، والترميز، والتجميع باستخدام K-modes، جميعها تُجرى بعد فصل بيانات التدريب والاختبار…
-
تحليل قابلية تطبيق التعلم الجماعي القائم على الأشجار لنماذج توقع ملوثات الهواء
2026 | المؤلف: Xiaofeng Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على الأشجار في التعلم الآلي يهدف إلى تعزيز التنبؤ بالملوثات المتعددة لإدارة جودة الهواء. تقيم الأبحاث القدرات التنبؤية لثلاثة نماذج – الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار المعززة بالتدرج (GBDT)، وشجرة القرار (DT) – عبر ستة ملوثات رئيسية: PM 2.5، PM 10، NO 2، SO 2، CO، و O 3.…
-
يظهر التقييم المنهجي أن نماذج اللغة الكبيرة لم تصل بعد إلى دقة التشخيص لأدوات دعم القرار التقليدية للأمراض النادرة
2026 | المؤلف: Justin Reese وآخرون | المجلة: European Journal of Human Genetics | المجال: علم الوراثة (Genetics)تقيّم هذه القسم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تشخيص الأمراض الوراثية من خلال تقييمها مقابل 5213 تقرير حالة منشور. باستخدام مخطط فينوباكيت، وأطلس الظواهر البشرية، وأطلس الأمراض موند، شمل البحث إرسال مطالبات مستمدة من فينوباكيت إلى سبعة LLMs، بما في ذلك النماذج العامة والمتخصصة في الطب. أشارت النتائج إلى أن أفضل أداء لـ LLM…
-
دمج الذكاء الجغرافي والتعلم الآلي لرسم خرائط عرضة الفيضانات
2026 | المؤلف: Mehdi Rahimi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تدرس هذه الدراسة رسم خرائط تعرض الفيضانات من خلال نماذج التعلم الآلي (ML) ومجموعات بيانات الاستشعار عن بعد، مع التركيز على خمسة خوارزميات: تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، شجرة القرار (DT)، الغابة العشوائية (RF)، آلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)، والنموذج الخطي العام (GLM). استخدمت البحث بيانات مدى الفيضانات من قاعدة بيانات الفيضانات العالمية (GFD) التي تغطي…
-
بحث حول اكتشاف النعاس لدى مشغلي الطائرات بدون طيار استنادًا إلى طريقة غابة القرار العشوائية
2026 | المؤلف: Konrad Wojtowicz وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول هذه البحث القضية الحرجة لاكتشاف النعاس في العمليات الحساسة للسلامة، لا سيما في سياق الطائرات بدون طيار (UAVs). يقترح المؤلفون استخدام نموذج الغابة العشوائية ليس فقط كأداة تصنيف ولكن أيضًا كأداة تشخيصية للتحقيق في تحيزات مجموعة البيانات وارتباطات الميزات. من خلال الاستفادة من المعايير المعتمدة، يظهر الدراسة أن هذا الإطار القابل للتفسير يمكن أن…
-
تحسين توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية باستخدام التعلم الآلي القابل للتفسير وتوازن البيانات
2026 | المؤلف: Raduana Khawla وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لتعلم الآلة (ML) مصمم لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) من خلال معالجة القضايا الحرجة مثل عدم توازن الفئات وقابلية تفسير النموذج. يستخدم الإطار مجموعة من المصنفات – تعزيز التدرج (GB)، تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، CatBoost (CB)، والأشجار الإضافية (ET) – ويشمل تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحقيق…