تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. مجموعة التصويت الناعمة

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مجموعة التصويت الناعمة




  • تطوير والتحقق المستقل من نماذج تعلم آلي قائمة على علم الأشعة القابلة للتفسير للتنبؤ في نقائل الكبد القولونية Development and independent validation of explainable radiomics-based machine learning models for prognosis in colorectal liver metastases

    2026 | المؤلف: Antonio Brunetti وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)

    تتناول هذه الدراسة تحدي التنبؤ بالنتائج لدى المرضى الذين يعانون من نقائل الكبد الناتجة عن سرطان القولون والمستقيم (CRLM) من خلال تطوير والتحقق من صحة نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير (ML) التي تستخدم ميزات راديومية من كل من الآفات النقيلية والأنسجة الكبدية المحيطة. شملت الأبحاث تحليل بيانات المرضى وصور الأشعة المقطعية المحسنة بالتباين من مجموعتين:…


  • الجمع بين الدقة التنبؤية وقابلية التفسير: نهج مدفوع بالبيانات لتحليل دوران العملاء في قطاع الاتصالات Combining predictive accuracy and interpretability: a data-driven approach to telecom churn analysis

    2026 | المؤلف: Pankaj Hooda وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التسويق (Marketing)

    تواجه صناعة الاتصالات تحديات كبيرة في اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم، خاصة بسبب معدلات فقدان العملاء العالية، التي تؤثر سلبًا على الربحية والنمو. تقدم هذه الدراسة XCL-Churn، وهو إطار تعلم جماعي مبتكر وقابل للتفسير يجمع بين XGBoost وCatBoost وLightGBM من خلال بنية ميتا للتصويت الناعم لتعزيز دقة توقع فقدان العملاء وقابليتها للتفسير. يستخدم الإطار خط أنابيب…


  • نهج التعلم العميق/التعلم الآلي لاكتشاف التسلل الشبكي القائم على الشذوذ A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection

    2026 | المؤلف: Reem Al-Muhanna وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

    تقدم البحث نظام كشف التسلل الشبكي (NIDS) القائم على الأنماط الهجينة الذي يدمج بين خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة، بما في ذلك XGBoost، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية الرسومية (GNN)، وشبكات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، والمشفّرات التلقائية. تم تدريب النظام على مجموعة بيانات تضم أكثر من 5.6 مليون سجل لحركة المرور الشبكية، ويستخدم معالجة بيانات…


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