الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: علوم الحاسوب
-
الموضة والميتافيرس: الآثار على المستهلكين والشركات
2024 | المؤلف: Raffaele Donvito وآخرون | المجلة: Journal of Global Fashion Marketing | المجال: علم المتاحف (Museology)يُعيد الميتافيرس تشكيل صناعة الأزياء بشكل كبير من خلال تقديم تجارب مبتكرة للمستهلكين وفرص عمل جديدة. تستكشف هذه القضية الخاصة أبعادًا مختلفة، بما في ذلك سلوك المستهلك، واستراتيجيات الأعمال، والاتجاهات البحثية المحتملة عند تقاطع الأزياء والميتافيرس. تشير النتائج الرئيسية إلى أن قيم المستهلك تلعب دورًا حاسمًا في استهلاك أزياء الميتافيرس، حيث يؤثر تشابه الصورة الرمزية…
-
التحقق من دقة تحليل المشي القائم على IMU القابل للارتداء في الإناث الأصحاء
2024 | المؤلف: Yi He وآخرون | المجلة: BMC Sports Science Medicine and Rehabilitation | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)**نظرة عامة** تهدف هذه الدراسة إلى تقييم دقة وموثوقية اختبار إعادة الاختبار لنظام وحدة القياس القابلة للارتداء (IMU) لتحليل المشي لدى الإناث الأصحاء، مقارنةً بنظام التقاط الحركة البصرية القياسي (OMC). تم جمع البيانات من خمس مشاركات شابات أصحاء قمن بأداء 50 تكرارًا للمشي على مسار بطول 7 أمتار، مع وضع علامات من كلا النظامين بشكل…
-
نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة
2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…
-
مجموعة بيانات انزلاق التربة CAS: مجموعة بيانات كبيرة ومتعددة المستشعرات لاكتشاف انزلاق التربة القائم على التعلم العميق
2024 | المؤلف: Yulin Xu وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)مجموعة بيانات الانهيارات الأرضية من CAS هي مجموعة بيانات شاملة وكبيرة الحجم مصممة للكشف عن الانهيارات الأرضية المعتمدة على التعلم العميق، تم تطويرها من قبل مجموعة الذكاء الاصطناعي في معهد مخاطر الجبال والبيئة، الأكاديمية الصينية للعلوم (CAS). تتناول هذه المجموعة من البيانات التحديات الكبيرة في التعرف على الانهيارات الأرضية، لا سيما في ضوء الزيادة في…
-
نهج متكامل لتقييم مخاطر الصحة المهنية في تصنيع المواد النانوية باستخدام AHP الضبابي ونظام الاستدلال الضبابي
2024 | المؤلف: Samaneh Salari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الدراسة طريقة جديدة لتقييم مخاطر الصحة (HRA) للمواد النانوية (NMs) باستخدام نهج تقييم مخاطر الصحة الضبابية البايثاغورية (PFHRA). تقيم هذه الطريقة المخاطر بناءً على ثلاثة معايير: احتمال الحدوث (OL)، التعرض المحتمل (PE)، والتأثيرات السامة (TE). تم تحديد أوزان الأولوية للعوامل الفرعية من خلال المقارنات الثنائية من قبل الخبراء، وتم الإبلاغ عن النتائج باستخدام نظام…
-
فتح الصندوق الأسود: تحليل إطار عمل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي لشرح الذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Georgios Pavlidis | المجلة: Law Innovation and Technology | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)تسلط هذه القسم الضوء على الحاجة الملحة للتفسير في الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة المخاطر المرتبطة بنشره، خاصة في القطاعات التي تكون فيها المساءلة والأخلاق والعدالة في غاية الأهمية، مثل الرعاية الصحية، وتقييم الائتمان، والشرطة، ونظام العدالة الجنائية. يُعترف بمفهوم “الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير” (XAI) كمبدأ أساسي في قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، على الرغم من…
-
تحسين توقعات بنية البروتينات الأحادية والمعقدة باستخدام DeepMSA2 مع بيانات الميتاجينوم الضخمة
2024 | المؤلف: Wei Zheng وآخرون | المجلة: Nature Methods | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تم تقديم خط أنابيب DeepMSA2 كنهج جديد لبناء محاذاة متعددة التسلسلات الموحدة (MSAs) للبروتينات أحادية ومتعددة السلاسل، باستخدام بحث محاذاة تكراري عبر قواعد البيانات الجينومية والميتا جينومية. تشير الاختبارات الشاملة إلى أن MSAs التي تم إنشاؤها بواسطة DeepMSA2 تعزز بشكل كبير دقة توقعات الهيكل الثلاثي والرباعي للبروتين مقارنة بالطرق الحالية المتطورة. ومن الجدير بالذكر أنه…
-
إطلاق قوة الذكاء الاصطناعي من أجل العمل المناخي في الأسواق الصناعية
2024 | المؤلف: Shahriar Akter وآخرون | المجلة: Industrial Marketing Management | المجال: التسويق (Marketing)تستكشف هذه الورقة البحثية الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز قدرات الابتكار في خدمات المناخ داخل صناعة الأزياء السريعة، وهو قطاع يتميز باستهلاك الموارد العالي والتلوث. تطور الدراسة وتتحقق من نموذج ذكاء اصطناعي يحدد ثلاثة أبعاد رئيسية وتسعة أبعاد فرعية لقدرات خدمات المناخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تشير النتائج إلى أن هذه القدرات تحسن بشكل…
-
تجميع الميتاجينوم عالي الجودة من قراءات طويلة دقيقة باستخدام
2024 | المؤلف: Gaëtan Benoit وآخرون | المجلة: Nature Biotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)قسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. يتفصل في معايير اختيار المشاركين، التدخلات المحددة التي تم إدارتها، ومدة الدراسة. تشمل المنهجية مقاييس كمية، مثل الاختبارات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات، مما يضمن قوة النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يصف القسم الأدوات والآلات المستخدمة لجمع البيانات، بما في ذلك أي استبيانات أو تقييمات. يؤكد المؤلفون…
-
التعرف على تعبيرات الوجه لفحص تنظيم المشاعر في التعلم التعاوني عبر الإنترنت المتزامن
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: International Journal of Artificial Intelligence in Education | المجال: علم النفس النمائي والتربوي (Developmental and Educational Psychology)تستكشف هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، وتحديداً تقنية التعرف على الوجه، لتعزيز فهم سلوكيات تنظيم التعلم في بيئات التعلم التعاوني عبر الإنترنت المتزامن. أجريت الدراسة مع 36 طالباً جامعياً خلال جائحة COVID-19، وتستكشف العلاقة بين الحالات العاطفية الفردية وديناميات المجموعة التعاونية. مستندة إلى إطار التنظيم الاجتماعي المشترك للتعلم، تكشف النتائج عن رؤى مهمة حول…