الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: علوم البيانات
-
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية
Artificial Intelligence in Financial and Supply Chain Optimization: Predictive Analytics for Business Growth and Market Stability in The USAتستكشف هذه الدراسة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي داخل الولايات المتحدة الأمريكية. تستخدم مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة تحديات محددة: يتم استخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل، بينما يتم تطبيق الانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتقنيات التعزيز للكشف عن الاحتيال. بالإضافة إلى…
-
استغلال نماذج التعلم العميق YOLO لتعزيز تحديد أمراض النباتات
Leveraging YOLO deep learning models to enhance plant disease identificationتسلط الأبحاث الضوء على الحاجة الملحة للأتمتة المبكرة في تحديد أمراض النباتات لحماية المحاصيل، خاصة في الدول النامية المعتمدة على الزراعة. تشكل أمراض النباتات، التي تتميز بأعراض مثل الكلوروز والذبول، مخاطر كبيرة، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة في المحاصيل. غالبًا ما تكافح طرق التعرف التقليدية من أجل الدقة بسبب تشابه الأعراض والتحديات مثل عدم توازن…
-
دكتور بايو رايت 2.0: دردشة آلية مدعومة بنموذج لغوي كبير لتحليل البروتيوميات الوظيفية للسرطان على نطاق واسع
DrBioRight 2.0: an LLM-powered bioinformatics chatbot for large-scale cancer functional proteomics analysisتستعرض هذه الفقرة التقدم في البروتيوميات الوظيفية التي تهدف إلى تعزيز فهمنا لآليات السرطان وتسهيل تحديد العلامات الحيوية والأهداف العلاجية الجديدة. أنشأ المؤلفون موردًا شاملاً يستخدم مصفوفات البروتين العكسية (RPPAs)، والتي تدمج البيانات من حوالي 8,000 عينة من المرضى من أطلس جينوم السرطان (TCGA) وحوالي 900 عينة من موسوعة خطوط خلايا السرطان (CCLE). تحتوي مجموعة…
-
الميسرات والعوائق أمام تنفيذ تقنيات الصحة الرقمية في المستشفيات في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط منذ بداية جائحة كوفيد-19: مراجعة شاملة
Facilitators and Barriers to the Implementation of Digital Health Technologies in Hospital Settings in Lower- and Middle-Income Countries Since the Onset of the COVID-19 Pandemic: Scoping Reviewتستكشف هذه المراجعة نطاق تنفيذ تقنيات الصحة الرقمية (DHTs) في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs) خلال جائحة COVID-19، مما يعالج فجوة ملحوظة في الأدبيات الحالية التي تركز بشكل أساسي على البلدان ذات الدخل المرتفع. قامت الدراسة بتحليل منهجي لـ 12 مقالة ذات صلة، محددةً تقنيات الصحة الرقمية الأكثر شيوعًا التي تم تنفيذها، والتي شملت…
-
التحديات الرئيسية وأفضل البدائل للاستدامة البيئية: دراسة شاملة
The key challenges and best alternatives to environmental sustainability: a comprehensive studyتتناول ورقة البحث القضية الملحة لتدهور البيئة (ED) من خلال دراسة العوامل المؤثرة على بصمات الكربون في أعلى 28 اقتصادًا لإعادة تدوير النفايات (WRE) من 2000 إلى 2021. تحدد التحديات الرئيسية، بما في ذلك الدخل، والتوسع الحضري، واستهلاك الموارد الطبيعية، بينما تقترح بدائل فعالة مثل الطاقة المتجددة، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT)، والاقتصاد الدائري. باستخدام مقدرات…
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي: تطور التكنولوجيا، التأثير الاجتماعي المتزايد، والفرص لأبحاث نظم المعلومات
Generative Artificial Intelligence: Evolving Technology, Growing Societal Impact, and Opportunities for Information Systems Researchتقدم الورقة لمحة عامة عن الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مع التأكيد على خصائصه المميزة مقارنة بتقنيات الذكاء الاصطناعي السابقة. تسلط الضوء على الحماس المحيط بقدرة GenAI على إحداث ثورة في الأعمال والتفاعلات الاجتماعية، مع الإشارة أيضًا إلى عدم اليقين بشأن تأثيره الفعلي. يهدف المؤلفون إلى سد الفجوة بين المنظورات التقنية والتنظيمية من خلال…
-
تطبيق مبادئ FAIR على سير العمل الحاسوبي
Applying the FAIR Principles to computational workflowsيتناول القسم الأهمية المتزايدة لتدفقات العمل الحاسوبية في مجالات علوم الحوسبة والبيانات، مع التأكيد على دورها في تعزيز الإنتاجية، وإمكانية إعادة الإنتاج، وتوفير الوصول الديمقراطي إلى معالجة البيانات. قامت مجموعة العمل الخاصة بتدفقات العمل في مبادرة مجتمع تدفقات العمل (WCI-FW) بتطوير توصيات تتماشى مع مبادئ FAIR—قابل للاكتشاف، قابل للوصول، متوافق، وقابل لإعادة الاستخدام. تهدف هذه…
-
التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: استعراض
Deep learning for time series forecasting: a surveyتقدم هذه القسم نظرة عامة على أهمية وتطور التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مع تسليط الضوء على دوره الحاسم عبر مختلف الصناعات مثل الطاقة والرعاية الصحية وحركة المرور والأرصاد الجوية والاقتصاد. يشير إلى أن النماذج الإحصائية التقليدية غالبًا ما تفشل في تقديم الدقة العالية المطلوبة في التطبيقات العملية. أدى ظهور التعلم العميق إلى تطوير العديد من…
-
نموذج اللغة الذكاء الاصطناعي ينافس خبير الأخلاق في الخبرة الأخلاقية المدركة
AI language model rivals expert ethicist in perceived moral expertiseتستكشف الدراسة تصور الخبرة الأخلاقية في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع التركيز بشكل خاص على GPT-4o. تشير النتائج إلى أن الأمريكيين يقيمون النصائح الأخلاقية من GPT-4o على أنها أكثر أخلاقية، موثوق بها، مدروسة، وصحيحة مقارنة بالنصائح من عمود نيويورك تايمز، الأخلاقي. وهذا يشير إلى أن LLMs تُعتبر بشكل متزايد مصادر موثوقة للإرشاد الأخلاقي، مما قد…
-
MaveDB 2024: قاعدة بيانات مجتمعية مُنسقة تحتوي على أكثر من سبعة ملايين تأثير متغير من اختبارات وظيفية متعددة.
MaveDB 2024: a curated community database with over seven million variant effects from multiplexed functional assaysتحديث 2024 لـ MaveDB، وهو مورد محوري للاختبارات المتعددة لتأثير المتغيرات (MAVEs)، يقدم تحسينات كبيرة تهدف إلى تحسين الوصول إلى بيانات المتغيرات الجينية واستخدامها. تشمل التطورات الرئيسية دمج أكثر من 7 ملايين قياس لتأثير المتغيرات، ونموذج بيانات مطور يستوعب أنواع الاختبارات المختلفة مثل تحرير الجينوم المشبع، وتقديم أدوات جديدة للاستكشاف والتصور. بالإضافة إلى ذلك، تم…