الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معامل فائق
-
كشف فعال لهجمات DDoS باستخدام تحسين طويل وقصير الأمد محسّن استنادًا إلى تحسين العصف الذهني المحسن
2026 | المؤلف: B Fathimamary وآخرون | المجلة: Indian Journal of Science and Technology | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث بنية تعلم عميق مبتكرة، تُسمى IBSO+LSTM، مصممة للكشف الفعال عن هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) في شبكات إنترنت الأشياء (IoT). يستفيد هذا النموذج من خوارزمية تحسين عواصف الدماغ المحسّنة (IBSO)، المعززة بتعلم قائم على مركز المعارضة (COBL)، لتحسين المعلمات الفائقة الرئيسية لشبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، بما في ذلك معدل التعلم، عدد…
-
إطار مرن لتحسين المعلمات الفائقة باستخدام الهوموتوبيا والنماذج البديلة
2026 | المؤلف: Sophia J. Abraham وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في السنوات الأخيرة، تقدم التعلم الآلي بشكل كبير بسبب التحسينات في الخوارزميات وتوافر مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة. عامل حاسم في تحقيق أداء مثالي للنموذج هو تحسين المعلمات الفائقة (HPO)، والذي، على الرغم من أهميته، يقدم عدة تحديات. تعتمد العديد من تقنيات HPO الحالية على طرق بحث بسيطة أو تفترض وجود دوال خسارة سلسة ومستمرّة،…
-
تحسين توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية باستخدام التعلم الآلي القابل للتفسير وتوازن البيانات
2026 | المؤلف: Raduana Khawla وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لتعلم الآلة (ML) مصمم لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) من خلال معالجة القضايا الحرجة مثل عدم توازن الفئات وقابلية تفسير النموذج. يستخدم الإطار مجموعة من المصنفات – تعزيز التدرج (GB)، تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، CatBoost (CB)، والأشجار الإضافية (ET) – ويشمل تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحقيق…
-
تقدير قوة الربط لمركبات الفولاذ والخرسانة المعرضة لدرجات حرارة عالية باستخدام خوارزميات قائمة على الأشجار معدلة
2026 | المؤلف: Homa Sayadi Milani وآخرون | المجلة: Multiscale and Multidisciplinary Modeling Experiments and Design | المجال: الهندسة المدنية والإنشائية (Civil and Structural Engineering)تدرس الدراسة سلوك الربط بين تسليح الفولاذ والخرسانة تحت درجات حرارة مرتفعة، تحديدًا حتى 825 درجة مئوية، وهو أمر حاسم لفهم هياكل الخرسانة المسلحة أثناء التعرض للنيران. تم إجراء سلسلة من اختبارات السحب على الخرسانات العادية والعالية القوة مع ألياف الفولاذ والبولي بروبيلين لتقييم قوة الربط. تم تطوير نموذج تعلم آلي يستخدم الانحدار الشجري (DTR)…
-
كشف عنف الفيديو باستخدام VGG19 المدرب مسبقًا مع المنطق اليدوي، وطبقات LSTM وطبقات Bi-LSTM
2026 | المؤلف: Pablo Negre وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث ورقة البحث في فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لاكتشاف العنف في الفيديو، مع التركيز على مساهمات النمذجة الزمنية مقابل التمثيلات على مستوى الإطار. باستخدام إطار تجريبي منهجي، تقيم الدراسة أداء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المدمجة مع طبقات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) و Bi-LSTM عبر ثلاثة مجموعات بيانات مرجعية: قتال الهوكي، تدفق العنف، و…
-
SBTM: توقع نوبات الصرع من إشارة EEG باستخدام التعلم العميق في مراقبة الرعاية الصحية الذكية المدعومة بتقنية البلوكشين مع شبكة إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Abhishek Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث إطار عمل ذكي لمراقبة الرعاية الصحية، يسمى شبكة الذاكرة القصيرة المدى ثنائية الاتجاه المعتمدة على تحسين سبزيلا (SBTM)، تهدف إلى توقع نوبات الصرع. يتم التأكيد على أهمية الكشف المبكر عن النوبات، حيث يمكن أن يقلل من المخاطر المرتبطة بإصابات الدماغ الشديدة ويعزز جودة الحياة للأفراد المتأثرين. يستفيد نموذج SBTM من بنية Bi-LSTM…
-
تحليل تجريبي مقارن لاكتشاف اضطرابات الغدة الدرقية القوية باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Jiachen Zhong وآخرون | المجلة: Journal of Electrical Systems and Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الدراسة توقع مرض الغدة الدرقية، الذي يؤثر على حوالي 20 مليون أمريكي، من خلال تقييم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة على مجموعة بيانات معدة جيدًا تحتوي على 9,172 ملاحظة. تشمل النماذج التي تم تحليلها الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات الدعم الشعاعي، وXGBoost، وLightGBM، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والشبكات العصبية الكثيفة…
-
إطار هجين مصنف فعال للكشف عن البرمجيات الضارة في إنترنت الأشياء على نظام أندرويد
2026 | المؤلف: Nahla Hafez Saeed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث إطار عمل هجين لاكتشاف البرمجيات الضارة مصمم للأجهزة الذكية التي تعمل بنظام أندرويد، يجمع بين منهجيات التحليل الثابت والديناميكي. يستخدم هذا الإطار مصنف الغابة العشوائية، المحسن من خلال ضبط المعلمات بشكل منهجي، ويستخدم آلية تصنيف مزدوجة تعتمد على مكسب المعلومات ومؤشر جيني لاختيار الميزات الأكثر صلة. تم تقييم الإطار عبر أربعة مجموعات بيانات…
-
إطار تعلم الآلة القابل للتفسير لتوقع جودة الهواء في إسطنبول باستخدام تفسيرات شابلي الإضافية (SHAP)
2026 | المؤلف: Enes Birinci وآخرون | المجلة: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم ورقة البحث تحليلًا شاملاً لتلوث الهواء في المناطق الحضرية، متوقعة أنه بحلول عام 2050، سيعيش 68% من سكان العالم في المدن. أفادت منظمة الصحة العالمية (WHO) بوفاة حوالي 3.7 مليون شخص بشكل مبكر بسبب تلوث الهواء في عام 2012، مما يبرز الحاجة الملحة لإدارة فعالة لجودة الهواء. تركز الدراسة على تطبيق خوارزميات التعلم الآلي…
-
نموذج توقع الفيضانات الحضرية بناءً على التعلم العميق القابل للتفسير وآلية الانتباه
2026 | المؤلف: Shanlun Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Disaster Risk Science | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج التعلم العميق، وبشكل خاص الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لتوقع الفيضانات الحضرية، مع التركيز على دور تغييرات أوزان المؤشرات على دقة النموذج. من خلال دمج آلية الانتباه بين الطبقات التلافيفية والموصولة بالكامل، تم تصميم النموذج لإعطاء الأولوية للعوامل الحرجة المسببة للفيضانات. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تحسين سرب الجسيمات (PSO)…
