الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معامل فائق
-
الحل البايزي للمشكلة العكسية وعلاقته بأساليب باكوس-غيلبرت
2025 | المؤلف: Luigi Del Debbio وآخرون | المجلة: The European Physical Journal C | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تتناول الورقة البحثية التحدي المتمثل في اشتقاق الكثافات الطيفية من بيانات الشبكة، وهو جانب حاسم لفهم عمليات التشتت في نظرية الحقل الكمومي. تتضمن هذه المهمة إجراء تحويل لابلاس العكسي على مجموعات بيانات محدودة وصاخبة، وهو أمر معقد بطبيعته. يستكشف المؤلفون منهجيتين بارزتين لتنظيم هذه المشكلة العكسية: طريقة باكوس-غيلبرت ونهج بايزي يستخدم العمليات الغاوسية. يظهرون أن…
-
تقييم شامل لنماذج الأساس في علم الأمراض لتصنيف أنواع سرطان المبيض
2025 | المؤلف: Jack Breen وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستقصي الدراسة فعالية نماذج الأساس في علم الأمراض النسيجي في تصنيف الأنماط الشكلية لسرطان المبيض، مع معالجة القيود التي تفرضها المعلمات الفائقة التعسفية. تم استخدام نهج تحقق صارم، حيث تم مقارنة مصنفات التعلم المتعدد المعتمد على الانتباه عبر ثلاثة مشفرات مدربة مسبقًا على ImageNet وأربعة عشر نموذجًا أساسيًا، باستخدام مجموعة بيانات تضم 1864 صورة شريحة…
-
نموذج تعلم عميق قائم على LSTM محسن لاكتشاف اختراقات الشبكة الشاذة
2025 | المؤلف: Nitu Dash وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث الطلب المتزايد على أمان الشبكات بسبب زيادة الهجمات الإلكترونية، مع التأكيد على الدور الحاسم لأنظمة كشف التسلل (IDS) في حماية الشبكات. تسلط الضوء على قيود أنظمة IDS الحالية، وخاصة معدلات الإنذار الكاذب العالية، وتدعو إلى دمج تقنيات التعلم العميق لتعزيز قدرات الكشف. تقترح الدراسة نموذج ذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) محسن لكشف…
-
تصنيف الصور المعتمد على نموذج وراثي ونموذج CNN من خلال تعزيز ضبط المعلمات الفائقة
2025 | المؤلف: Wajahat Hussain وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بتحسين النموذج في تصنيف الصور، مع التأكيد على الدور الحاسم لاختيار المعلمات الفائقة في تعزيز قدرة النموذج على التعلم من بيانات الصور المعقدة. تهدف خوارزمية الجينات التجميعية المقترحة والشبكة العصبية التلافيفية (EGACNN) إلى تحسين أداء تصنيف الصور من خلال ضبط المعلمات الفائقة مثل عدد الطبقات، حجم النواة، معدلات التعلم، معدلات…
-
تحليل الذكاء لكفاءة توصيل جزيئات الأدوية إلى مواقع الأورام السرطانية باستخدام نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Wael A. Mahdi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تستكشف هذه الدراسة تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بتوزيع الجزيئات النانوية في مختلف الأعضاء، باستخدام مجموعة بيانات تركز على سلوك الجزيئات النانوية في علاج السرطان. تشمل مجموعة البيانات متغيرات فئوية ورقمية تتعلق بخصائص الجزيئات النانوية، تستهدف بشكل خاص توزيعها في أعضاء مثل الورم، القلب، الكبد، الطحال، الرئة، والكلى. لمعالجة الطبيعة المعقدة وغير الخطية للبيانات…
-
تقليل بيانات درجة حرارة سطح الأرض من إعادة تحليل ERA5 بناءً على آلية الانتباه ومحرك جوجل الأرض
2025 | المؤلف: Shiyu Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتقليل بيانات درجة حرارة سطح الأرض (LST) باستخدام طريقة U-Net آلية الانتباه (AMUN)، تهدف إلى تعزيز الدقة المكانية لمجموعة بيانات LST ERA5-Land من 0.1° إلى 0.01°. تدمج هذه الطريقة عدة وحدات تعلم عميق، بما في ذلك وحدة الانتباه المتعدد العوامل العالمية (GMFCA)، وكتلة الكثافة المتبقية لدمج الميزات (FFRDB)، ووحدة U-Net،…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقسيم يعتمد على UNet وتعلم الآلة البايزي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: K. Divya Lakshmi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث تقنية جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BT) في صور الرنين المغناطيسي، تُسمى XAISS-BMLBT، والتي تدمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع التقسيم الدلالي وتعلم الآلة البايزي. إن الكشف المبكر عن أورام الدماغ يعزز بشكل كبير خيارات العلاج ومعدلات بقاء المرضى، وتهدف طريقة XAISS-BMLBT إلى تبسيط العملية الصعبة والمستهلكة للوقت لتحديد الأورام في فحوصات الرنين…
-
نماذج التعلم العميق عالية الأداء المعتمدة على التجميع لاكتشاف الأخبار المزيفة
2024 | المؤلف: Mohammed E.Almandouh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تبحث الدراسة في فعالية تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة في اكتشاف الأخبار المزيفة باللغة العربية على منصات التواصل الاجتماعي. من خلال دمج تمثيلات الكلمات FastText مع نماذج متقدمة مثل BERT وXLNet وRoBERTa، تعمل الدراسة على تحسين الأداء من خلال ضبط المعلمات. باستخدام مجموعتي بيانات إخبارية عربية، AFND وARABICFAKETWEETS، طور المؤلفون أربعة نماذج…
-
تنفيذ نماذج التعلم العميق في التنبؤ بتقلبات مؤشر ESG
2024 | المؤلف: Hum Nath Bhandari وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)لقد اكتسب دمج العوامل البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG) في استراتيجيات الاستثمار زخمًا كبيرًا بين المستثمرين الأفراد والمؤسسات. تتناول هذه الورقة التعقيدات المرتبطة بتوقع تقلبات محافظ ESG، التي تتأثر بعوامل مختلفة تزيد من عدم قابليتها للتنبؤ مقارنة بمؤشرات السوق الأوسع. لمواجهة هذا التحدي، يقترح المؤلفون إطارًا حسابيًا يستخدم هياكل التعلم العميق، وبشكل خاص الذاكرة طويلة وقصيرة…
-
تحسين توقع مرض الكبد من البيانات السريرية من خلال تقييم أساليب التعلم الجماعي
2024 | المؤلف: Shahid Mohammad Ganie وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض الكبد، الذي يؤدي إلى حوالي مليوني وفاة سنويًا، مما يمثل 4% من الوفيات العالمية. تستكشف الدراسة فعالية طرق التعلم الجماعي في التنبؤ بمرض الكبد باستخدام مجموعة بيانات كبيرة تتكون من 30,691 عينة مع 11 ميزة. تم تقييم ثلاثة أساليب جماعية – التعزيز، والتجميع، والتصويت – مع تضمين تسعة خوارزميات،…