تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. مجموعات البيانات الصغيرة

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مجموعات البيانات الصغيرة




  • تصنيف أورام الدماغ الخفيفة باستخدام ميزات التدرجات الموجهة بالهيستوغرام (HOG) وآلة الدعم المدعومة بوزن الفئات (SVM) Lightweight Brain Tumor Classification with Histogram Oriented Gradients (HOG) Features and Class-Weighted Support Vector Machine (SVM)

    2026 | المؤلف: Budi Warsito | المجلة: Journal of Applied Data Sciences | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تبحث هذه الدراسة في نهج تعلم الآلة الخفيف لتصنيف الأورام الدماغية متعددة الفئات باستخدام صور الرنين المغناطيسي. تستخدم الدراسة هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) لاستخراج الميزات ومصنف آلة الدعم الشعاعي (SVM)، مستفيدة من مجموعة بيانات تصنيف أورام الدماغ من كاجل، والتي تتضمن 2870 صورة تدريب و394 صورة اختبار عبر أربع فئات من الأورام: الدبقية، السحائية، ورم…


  • توقع اتجاه سوق الأسهم باستخدام الشبكات العصبية العميقة من خلال تحليل المخططات: طريقة عملية أم خرافة؟ Stock market trend prediction using deep neural network via chart analysis: a practical method or a myth?

    2026 | المؤلف: Erfan Radfar | المجلة: Humanities and Social Sciences Communications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    في هذه الدراسة، نقيم جدوى تقنيات التعلم العميق لتوقع سوق الأسهم والتحليل الفني، مع التركيز على قيود النماذج الحالية، وخاصة الشبكات العصبية طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) والشبكات العصبية العميقة (DNNs). تشير نتائجنا إلى أن هذه النماذج غالبًا ما تعطي إيجابيات خاطئة عندما يتم تجاهل السياق الزمني للتوقعات، مما يجعلها غير عملية للتداول في العالم الحقيقي.…


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