تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. مجال (تحليل رياضي)

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مجال (تحليل رياضي)




  • تشكيل الأنماط كآلية مرونة في العلاج المناعي للسرطان

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Bulletin of Mathematical Biology | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)

    في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية النمذجة الرياضية والحاسوبية في علم الأورام، لا سيما في فهم نمو الورم وتحسين استراتيجيات العلاج. يظهرون أن الهياكل المكانية على مستوى الأنسجة تؤثر بشكل كبير على مرونة الورم تجاه العلاج المناعي، باستخدام نموذج كلاسيكي يتضمن مركبات الإنترلوكين-2 (IL-2) والخلايا الفعالة. من خلال تحليل الاستقرار الخطي، والاستمرارية العددية، والمحاكاة…


  • إعادة التفكير في تقسيم أورام الدماغ من منظور مجال التردد

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث شبكة دمج التردد المتناغم (HFF-Net)، وهي إطار عمل جديد لتجزئة أورام الدماغ يتناول التحديات المتعلقة بتحديد المناطق المعززة بالتباين بدقة في صور الرنين المغناطيسي. تكافح طرق التجزئة التقليدية مع هذه المناطق بسبب فشلها في أخذ في الاعتبار بشكل كافٍ القوام المعقد والتغيرات الاتجاهية المتأصلة في بيانات الرنين المغناطيسي. تستخدم HFF-Net وحدة تحليل التردد…


  • تنبؤ هيكل البروتين في مجال واحد ومتعدد المجالات باستخدام D-I-TASSER المعتمد على التعلم العميق

    2025 | المؤلف: Wei Zheng وآخرون | المجلة: Nature Biotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    يقدم القسم نظرة عامة على نهج هجين جديد لتوقع بنية البروتين يسمى تحسين تجميع الخيوط التكراري القائم على التعلم العميق (D-I-TASSER). يجمع هذه الطريقة بين إمكانيات التعلم العميق متعددة المصادر مع محاكاة تجميع شظايا الخيوط التكرارية لتوليد نماذج على مستوى الذرة، وخاصة للبروتينات متعددة المجالات الكبيرة. يستخدم D-I-TASSER بروتوكول تقسيم وتجميع المجالات، مما يعزز بشكل…


  • التعلم الديناميكي لنقل المعرفة عبر المجالات لرصد تعب السائق: دمج مستشعرات متعددة النماذج مع تخصيصات شخصية في الوقت الحقيقي

    2025 | المؤلف: S. S. Aravinth وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد لتعلم النقل الديناميكي عبر المجالات يهدف إلى تعزيز مراقبة تعب السائق من خلال دمج بيانات المستشعرات متعددة الأنماط. يتناول الإطار تحديات حاسمة مثل تعميم المجال، وتنوع المستشعرات، والتخصيص في الوقت الحقيقي، والتي تتواجد بشكل شائع في أنظمة الكشف عن التعب الحالية. تشمل الابتكارات الرئيسية استخدام شبكة عصبية معادية للمجال…


  • نهج عام لتحديد نطاق قابلية تطبيق نماذج التعلم الآلي

    2025 | المؤلف: Lane E. Schultz وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)

    في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية فهم نطاق التطبيق لنماذج التعلم الآلي لضمان دقة وموثوقية توقعاتهم. يقدمون نهجًا جديدًا لتقييم نطاقات النماذج، والذي يستخدم تقدير كثافة النواة لتقييم المسافة بين نقاط البيانات في فضاء الميزات. هذه الطريقة تحدد بفعالية حدود النطاق عبر أنواع النماذج المختلفة ومجموعات بيانات خصائص المواد. تكشف النتائج أن المجموعات الكيميائية،…


  • تعديل النماذج اللغوية الكبيرة للتكيف مع المجالات: استكشاف استراتيجيات التدريب، والتوسع، ودمج النماذج، والقدرات التآزرية

    2025 | المؤلف: Wei Lu وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث ضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتطبيقات محددة في مجالات معينة، لا سيما في علوم المواد والهندسة. يستقصي المؤلفون استراتيجيات تدريب مختلفة، بما في ذلك إعادة التدريب المستمر (CPT)، وضبط دقيق تحت إشراف (SFT)، وطرق تحسين قائمة على التفضيلات مثل تحسين التفضيل المباشر (DPO) وتحسين نسبة الاحتمالات (ORPO). تشير نتائجهم…


  • الاستفادة من التعلم عبر الإنترنت لتكييف المجال في تحديد المواقع بدون أجهزة معتمدة على الواي فاي

    2025 | المؤلف: Jie Zhang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Mobile Computing | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)

    تقدم البحث إطار عمل جديد قائم على البيانات عبر الإنترنت يهدف إلى تعزيز قوة تحديد المواقع بدون أجهزة المعتمدة على الواي فاي (DFL) عبر بيئات متنوعة. يتناول الإطار التحديات المرتبطة بالحصول على بصمات عالية الجودة من معلومات حالة القناة (CSI) بسبب الظروف المعقدة والمتغيرة زمنياً. من خلال استخدام بنية آلة التعلم المتطرفة المكدسة عبر الإنترنت…


  • التكيف الميداني لتخفيف التحيز في الحوسبة العاطفية: حالات استخدام لتعرف الوجه على المشاعر وأنظمة تحليل المشاعر

    2025 | المؤلف: Peeyush Singhal وآخرون | المجلة: Discover Applied Sciences | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    تقدم هذه الدراسة إطار تخفيف التحيز الديموغرافي (DBMF)، الذي يستخدم التكيف مع المجال (DA) لتقليل التحيزات الديموغرافية بشكل فعال في أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحوسبة العاطفية، وخاصة في تحليل المشاعر في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على المشاعر الوجهية في الرؤية الحاسوبية (CV). عادةً ما تتكيف طرق DA التقليدية مع البيانات من مجالات المصدر المتحيزة…


  • تحسين فائدة بيانات زينيوم في الموقع من خلال تقييم الجودة وتحليل أفضل ممارسات سير العمل

    2025 | المؤلف: Sergio Marco Salas وآخرون | المجلة: Nature Methods | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

    يقدم قسم ورقة البحث نظرة عامة على منصة Xenium In Situ، وهي تقنية جديدة للتعبير الجيني المكاني تم تطويرها بواسطة 10x Genomics، والتي تمكن من رسم خرائط لمئات الجينات بدقة تحت خلوية. في ضوء العدد المتزايد من تقنيات التعبير الجيني المكاني المتاحة، يؤكد المؤلفون على أهمية اختيار المنصات المناسبة والالتزام بإرشادات التحليل. تدرس الدراسة 25…


  • أنا مقابل الآلة؟ تقييمات ذاتية للنصائح التي يولدها الإنسان والذكاء الاصطناعي

    2025 | المؤلف: Merrick Robinson Osborne وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)

    تبحث الدراسة في تأثير الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، على اتخاذ القرارات البشرية والإدراك الذاتي في سياق النصائح الشخصية. على الرغم من وجود شكوك قائمة تجاه الذكاء الاصطناعي، تكشف الدراسة أن ChatGPT يقدم نصائح ذات جودة أعلى مقارنة بالمشاركين البشريين العاديين، خاصة في المجالات الحساسة مثل المواعدة والعلاقات. ومع ذلك،…


←السابق
1 … 7 8 9 10 11 12
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.