الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: علوم الحاسوب
-
نهج جديد مزدوج للتعلم الآلي لاكتشاف سرطان الثدي المبكر باستخدام تقنيات اختيار الميزات المتقدمة وتقليل الأبعاد
2025 | المؤلف: Suganya Athisayamani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)في هذا البحث، تم تقديم ثلاثة نماذج تعلم آلي مزدوج (DML) لتعزيز دقة الكشف عن سرطان الثدي من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي على مجموعة بيانات الكشف عن سرطان الثدي. تستخدم النماذج مزيجًا من التعلم الآلي والتعلم العميق لاستخراج الميزات الأساسية، والتي يتم دمجها بعد ذلك بواسطة مصنف ميتا لتحقيق أداء تصنيف مثالي. يدمج…
-
الكشف المبكر عن أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام أساليب التعلم الآلي متعددة المصنفات
2025 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: International Journal of Environmental Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تناقش هذه القسم تطوير إطار عمل متقدم لتعلم الآلة (ML) يهدف إلى تحسين التشخيص المبكر لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي قضية صحية عالمية هامة. يدمج الإطار المقترح طرق تصنيف متعددة – تحديدًا الجار الأقرب (KNN)، بايز الساذج، وآلة الدعم الشعاعي (SVM) – مع طريقة اختيار ميزات ميتاهيرستية تعرف بالخوارزمية التنافسية الإمبريالية (ICA). يستفيد هذا…
-
اكتشاف استراتيجيات معرفية باستخدام شبكات عصبية متكررة صغيرة
2025 | المؤلف: Jian Li وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه القسم نهجًا جديدًا لفهم اتخاذ القرار في الحيوانات والبشر من خلال استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة الخوارزميات المعرفية. الأطر التقليدية المعيارية، مثل الاستدلال بايزي والتعلم المعزز، على الرغم من تأثيرها، غالبًا ما تبسط السلوك البيولوجي بشكل مفرط وتكون عرضة لتحيز الباحثين. بالمقابل، تستخدم الإطار المقترح شبكات RNN صغيرة، تتكون عادةً من وحدة…
-
النتائج طويلة الأمد وتقييم المخاطر للزراعة الفورية في مواقع استخراج الأضراس في سكان تايوان
2025 | المؤلف: Shing-Zeng Dung وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)هذه الدراسة الاستعادية طويلة الأمد قيمت النتائج السريرية والإشعاعية لزراعة الأضراس الفورية (IMI) في مجموعة سكانية تايوانية، حيث تم تحليل بيانات من 62 زراعة في 43 مريضًا على مدى فترات متابعة تتراوح من 2 إلى 16.5 عامًا. تضمنت النتائج الرئيسية معدل بقاء الزرع، وتراجع الأنسجة المخاطية في منتصف الوجه (MTR)، وفقدان العظم الهامشي حول الزرع…
-
إعادة توصيل الجينات الذاتية في خلايا CAR T لتوصيل الحمولة المحدودة للورم
2025 | المؤلف: Amanda X. Y. Chen وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الأورام (Oncology)في هذه الدراسة، طور المؤلفون استراتيجية إدخال CRISPR لتعديل خلايا T لعلاج مستهدف للأورام من خلال استخدام المحفزات الذاتية لدفع تعبير الجينات المنقولة. ركزوا على جين Pdcd1، الذي يتم تنظيمه بشكل زائد في خلايا T المنشطة، ونجحوا في إدخال تقرير GFP أسفل كودون البدء الخاص به. أظهرت هذه الطريقة أن خلايا T المعدلة بواسطة PD-1/GFP…
-
نهج RoBERTa القابل للتفسير لتحليل مشاعر الذعر والقلق في تعليقات التعليم الصحي الفموي على يوتيوب
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأدب ونظرية الأدب (Literature and Literary Theory)تبحث ورقة البحث في دور مقاطع الفيديو عبر الإنترنت في التعليم الصحي، مع التركيز بشكل خاص على التأثير الضار للمعلومات المضللة في أقسام التعليقات التي يمكن أن تسبب التوتر والقلق بين المشاهدين. تستخدم الدراسة نموذج اللغة RoBERTa لتصنيف التعليقات المتعلقة بتعليم الصحة الفموية، بهدف تعزيز نتائج الصحة النفسية وتحسين تجربة التعليم. تم ضبط نموذج RoBERTa،…
-
تحليل المشاعر للأخبار: كشف دور الذكاء الاصطناعي في الاستدامة وعدم الفقر (SDG1)
2025 | المؤلف: Robin Kunju Mol Raj وآخرون | المجلة: Discover Sustainability | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تستكشف هذه الدراسة دور الذكاء الاصطناعي (AI) في المناقشات الإعلامية حول الفقر، باستخدام تحليل المشاعر، ونمذجة الموضوعات، والنمذجة التنبؤية لتقييم التصورات العامة. تكشف النتائج أن الذكاء الاصطناعي يُصوَّر بشكل إيجابي في الغالب، خاصة في السياقات المتعلقة بالتنمية الاقتصادية وأتمتة العمالة. ومع ذلك، تُظهر المناقشات حول السياسة وآثار سوق العمل مشاعر أكثر انقسامًا، مما يبرز كل…
-
التعلم العميق لأمن الشبكات: نموذج Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل بدقة
2025 | المؤلف: Abdullah Mujawib Alashjaee | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج هجين من Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل في الشبكات، موضحًا فعاليته من خلال تحليل بيانات حركة الشبكة. يستفيد النموذج من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات من البيانات الخام وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتحليل الأحداث الزمنية. حقق معدلات دقة عالية بلغت 97.5% على مجموعة بيانات Bot-IoT و94.8% على مجموعة بيانات NSL-KDD، إلى…
-
إطار التعلم الهجين ونظام الانتباه الذاتي لتصنيف أورام الدماغ المستندة إلى MRI بشكل قوي
2025 | المؤلف: Soumyarashmi Panigrahi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا جديدًا، يسمى DenseTransformer، يهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). يدمج النموذج ميزات من شبكة DenseNet201 العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا مع بنية Transformer، مع استخدام خاص لآليات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA) وكتل الانتباه للضغط والإثارة (SEA). تتناول هذه الطريقة التحديات المتعلقة بكثافة الحساب، واكتشاف…
-
قضايا البيانات الصحية في أفريقيا: حان الوقت للرقمنة والتوحيد والتنسيق
2025 | المؤلف: Abdoelnaser Degoot وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)تتناول هذه التعليقات التحديات الكبيرة لبيانات الصحة في إفريقيا، مع التأكيد على الحاجة إلى الرقمنة، والتوحيد، والتنسيق كاستراتيجيات أساسية للتحسين. يواجه القارة أزمة صحية مزدوجة تتميز بمعدلات عالية من الأمراض المعدية وزيادة انتشار الأمراض غير المعدية، مما تفاقم بفعل تغير المناخ. إن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات يقدم فرصة تحويلية لأنظمة الرعاية الصحية، مما…