الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مجموعة البيانات
-
TCN-attention-HAR: التعرف على النشاط البشري بناءً على آلية الانتباه في الشبكة التلافيفية الزمنية
2024 | المؤلف: Wei Xiong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق للتعرف على نشاط الإنسان (HAR) يستفيد من بيانات المستشعرات القابلة للارتداء. النموذج المقترح، الذي يُطلق عليه TCN-Attention-HAR، يدمج شبكة الالتفاف الزمنية (TCN) مع آلية الانتباه لتعزيز استخراج الميزات المتغيرة زمنياً والتخفيف من المشكلات مثل انفجار التدرجات المرتبطة بالشبكات العميقة. من خلال تحسين حجم المجال الاستقبالي واستخدام آليات الانتباه،…
-
تحليل البيانات المستمرة من تجارب n-of-1 باستخدام دورات متزاوجة: درس بسيط
2024 | المؤلف: Stephen Senn | المجلة: Trials | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تجارب N-of-1، مع التركيز على تصميم الدورة المزدوجة وبناء تسلسلات مناسبة للتحليل. يناقش طرق تحليلية متنوعة، موضحة ببيانات محاكاة، مشددًا على أن اختيار التحليل يعتمد على سؤال البحث المحدد. يشير النص إلى أنه يمكن استخدام طرق تحليلية متعددة مكافئة، مما يوسع نطاق خيارات البرمجيات المتاحة للتحليل. كما يرسم تشبيهًا…
-
التنبؤ بنتائج مرضى العلاج الإشعاعي باستخدام بيانات سريرية في الوقت الحقيقي ونمذجة رياضية
2024 | المؤلف: Alexander P. Browning وآخرون | المجلة: Bulletin of Mathematical Biology | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم البحث نموذجًا مقسمًا للتنبؤ بتقدم حجم الورم لدى مرضى سرطان الرأس والعنق الذين يخضعون للعلاج الإشعاعي. يسلط الضوء على التباين في استجابات العلاج بين المرضى الذين لديهم خصائص ورم مشابهة قبل العلاج ويعالج التحديات التي تطرحها البيانات السريرية المحدودة. النموذج المقترح، الذي يتضمن ستة معلمات يمكن تفسيرها بيولوجيًا، يلتقط بفعالية مجموعة واسعة من استجابات…
-
مقدمة شاملة لتحليلات بيانات الرعاية الصحية
2024 | المؤلف: Maria Rosa Calvino de Gomez | المجلة: Journal of Biomedical and Sustainable Healthcare Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه القسم نظرة عامة على المصادر المتنوعة لبيانات الرعاية الصحية، والتي تشمل المستشعرات، والسجلات الإلكترونية، والصور الفوتوغرافية، والملاحظات السريرية. تؤدي هذه التنوع في تمثيل البيانات وطرق جمعها إلى تحديات في تفسير البيانات ومعالجتها. يبرز المقال الفروق المنهجية الكبيرة المطلوبة لتحليل هذه المصادر المتنوعة من البيانات، مع التأكيد على التعقيدات المعنية في دمج البيانات وتحليلها.…
-
يمكن إعادة بناء مجالات الرياح والضغط للأعاصير الاستوائية الواقعية من بيانات متفرقة باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Ryan Eusebi وآخرون | المجلة: Communications Earth & Environment | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تناقش هذه الفقرة الدور الحاسم للأعاصير الاستوائية في التسبب في فقدان كبير في الأرواح والممتلكات، مما يبرز ضرورة التقييم الدقيق للمخاطر والتنبؤ. تعتبر إعادة بناء حقول الرياح والضغط بدقة ضرورية لهذه الأهداف، ومع ذلك فإن الطرق الحالية غالبًا ما تكون كثيفة حسابيًا ومحدودة النطاق. يقترح المؤلفون شبكة عصبية مستنيرة بالفيزياء (PINN) كبديل واعد لاستيعاب بيانات…
-
توليد بيانات اصطناعية واعية اجتماعيًا لاكتشاف الأفكار الانتحارية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2024 | المؤلف: Hamideh Ghanadian وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)تتناول الورقة البحثية القضية الحرجة للكشف عن الأفكار الانتحارية من خلال تطوير نماذج التعلم الآلي، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها حساسية وندرة مجموعات البيانات المعلّمة في هذا المجال. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل ChatGPT وFlan-T5 وLlama، لإنشاء بيانات اصطناعية مستندة إلى عوامل اجتماعية مستمدة…