الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شجرة (نظرية المجموعات)
-
optRF: تحسين استقرار الغابة العشوائية من خلال تحديد العدد الأمثل من الأشجار
2025 | المؤلف: Thomas M. Lange وآخرون | المجلة: BMC Bioinformatics | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)في هذه الدراسة، نحقق في الطبيعة غير الحتمية لخوارزميات الغابات العشوائية، والتي يمكن أن تؤدي إلى تباين في توقعات النموذج وتقديرات أهمية المتغيرات عند استخدام نفس بيانات الإدخال. نقترح طريقة لقياس هذا التأثير ونظهر أن زيادة عدد الأشجار في الغابة العشوائية تعزز استقرار النموذج بطريقة غير خطية، بينما يزيد الوقت الحاسوبي بشكل خطي. تشير نتائجنا…
-
تقييم تصنيف أنواع الأشجار من بيانات المسح بالليزر القريب: تقديم مجموعة بيانات
FOR ‐species20K 2025 | المؤلف: Stefano Puliti وآخرون | المجلة: Methods in Ecology and Evolution | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تناقش هذه الفقرة التقدم في التقاط بيانات النظام البيئي للغابات الآلي من خلال المسح بالليزر القريب، مع تسليط الضوء على التحديات في استخراج المعلومات البيئية ذات الصلة، مثل تحديد أنواع الأشجار، دون بيانات أرضية إضافية. بينما توفر الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق (DL)، إمكانيات للتشغيل الآلي، فإن التقدم قد تعثر بسبب ندرة مجموعات بيانات سحاب…
-
أبنت: شبكة خفيفة لاكتشاف أمراض وآفات شجرة المشمش في خلفيات معقدة في العالم الحقيقي
2025 | المؤلف: Minglang Li وآخرون | المجلة: Plant Methods | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه البحث تقدمًا كبيرًا في الكشف عن الآفات والأمراض التي تؤثر على أشجار المشمش، والتي تعتبر موارد زراعية حيوية. يقدم الدراسة مجموعة بيانات ATZD01، وهي مجموعة بيانات متاحة للجمهور تتكون من 11 فئة من آفات وأمراض أشجار المشمش، تم جمعها تحت ظروف حقلية حقيقية. للاستفادة من هذه المجموعة، يقترح المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم…
-
التعلم الفيدرالي تحت الهجوم: كشف الثغرات من خلال هجمات تسميم البيانات في الشبكات الحاسوبية
2025 | المؤلف: Ehsan Nowroozi وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Network and Service Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر هذا القسم نظرة عامة على نقاط الضعف في أنظمة التعلم الفيدرالي (FL) تجاه هجمات تسميم البيانات، مع التركيز بشكل خاص على قلب العلامات (LF)، وتسميم الميزات (FP)، وهجمات VagueGAN. تم اختبار هذه الهجمات على نماذج FL باستخدام مجموعات بيانات CIC و UNSW، حيث تضمنت LF تعديل عشوائي لعلامات البيانات الحميدة، و FP استهداف الميزات…
-
مؤشر أويلر سومبور للأشجار، الرسوم البيانية أحادية الدورة والرسوم البيانية الكيميائية
2025 | المؤلف: Biswaranjan Khanra وآخرون | المجلة: match Communications in Mathematical and in Computer Chemistry | المجال: الهندسة والطوبولوجيا (Geometry and Topology)في دراستهم الأخيرة، استكشف تانغ وآخرون القابلية الكيميائية لمؤشر أويلر سومبور كمؤشر جزيئي، موضحين ارتباطه القوي بخصائص متساويات الأوكتان. يتم تعريف مؤشر أويلر سومبور لرسم بياني بسيط \( G \) بناءً على قرب الرؤوس \( a \) و \( b \)، ودرجة \( d_a \) للرأس \( a \) في \( G \). حدد المؤلفون…
-
التنبؤ بنشاط الماشية باستخدام بيانات قائمة على المستشعرات المعتمدة على التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Guillermo Hernández وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا لمراقبة الماشية من خلال استخدام خوارزميات ذكية تحلل البيانات من أجهزة استشعار منخفضة التكلفة لتحديد سلوك الحيوانات، مثل الرعي، والتجشؤ، والمشي. تعتمد المراقبة التقليدية على الملاحظة المباشرة، والتي غالبًا ما تكون غير عملية. حققت الدراسة دقة بنسبة 57% لتصنيف السلوك العام (أربع فئات) و85% لتصنيف سلوك الوقوف (فئتين) باستخدام مصنفات…
-
طريقة موثوقة لتجميع البيانات على الإنترنت الصناعي للأشياء باستخدام خوارزمية تحسين هجينة ودرجة ارتباط الكثافة
2024 | المؤلف: Arash Heidari وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث خوارزمية جديدة لبناء الأشجار الممتدة المثلى في سياق الإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT)، مع معالجة التحديات التي تطرحها فشل الأجهزة والتنقل الذي غالبًا ما يعطل أنظمة جمع البيانات. تدمج الطريقة المقترحة خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية مع عوامل وراثية ودرجة ارتباط الكثافة لإنشاء أشجار ممتدة موثوقة. يتم تقييم ملاءمة هذه الأشجار بناءً على مسافات…