الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نظرية بايز
-
تمثيلات المعلومات السابقة في اتخاذ القرار لدى الفئران على مستوى الدماغ
Brain-wide representations of prior information in mouse decision-makingيتناول هذا القسم دمج المعلومات الحسية مع المعرفة السابقة من خلال الاستدلال الاحتمالي، وهي عملية أساسية للإدراك والمعرفة. ويبرز أن الدماغ غالبًا ما يستخدم نظرية القرار بايزيان لإجراء استدلالات قريبة من المثالية، مثل افتراض أن مصادر الضوء تأتي عادة من الأعلى عند تفسير المشاهد البصرية. على الرغم من الاستكشاف النظري الواسع لكيفية تمثيل الاستدلال بايزيان…
-
بيست إكس للاستدلال البيزاني في علم النشوء والتطور، والفيولوجرافيا، والديناميكا النشوية
BEAST X for Bayesian phylogenetic, phylogeographic and phylodynamic inferenceقسم “الطرق” يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لجمع البيانات حول المتغيرات المحددة. تم تطبيق التحليلات الإحصائية، بما في ذلك نماذج الانحدار واختبار الفرضيات، لتقييم العلاقات بين المتغيرات المستقلة والتابعة. شملت جمع البيانات طريقة أخذ عينات منهجية لضمان التمثيل، وتم تحديد حجم العينة بناءً على…
-
آثار شيخوخة السكان على جودة الحياة وعبء الأمراض: دراسة قائمة على السكان
Effects of population aging on quality of life and disease burden: a population-based studyتقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل منهجي يهدف إلى تقييم الآثار الصحية لشيخوخة السكان، لا سيما في قوانغتشو. تستخدم الدراسة متوسط العمر المتوقع المعدل للصحة (HALE) وسنوات الحياة المعدلة للإعاقة (DALY) كمقاييس لتقييم جودة الحياة وعبء المرض. باستخدام نماذج بايزيان العمر-الفترة-الدفعة ونماذج توقع السكان، يقوم المؤلفون بتفكيك التغيرات في HALE وDALY من 2010 إلى 2030…
-
نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية
A novel RFE-GRU model for diabetes classification using PIMA Indian datasetتتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…
-
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مع تقسيم يعتمد على UNet وتعلم الآلة البايزي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
Explainable artificial intelligence with UNet based segmentation and Bayesian machine learning for classification of brain tumors using MRI imagesتقدم 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…
-
عبء الاضطرابات النفسية على الأطفال والمراهقين قبل وأثناء جائحة كوفيد-19: أدلة من دراسة العبء العالمي للأمراض 2021
Global burden of mental disorders in children and adolescents before and during the COVID-19 pandemic: evidence from the Global Burden of Disease Study 2021تبحث الورقة البحثية في تأثير جائحة COVID-19 على العبء العالمي للاضطرابات النفسية بين الأطفال والمراهقين، وهي فئة ديموغرافية معرضة بشكل خاص لمشاكل الصحة النفسية. باستخدام بيانات من دراسة العبء العالمي للأمراض 2021، قام المؤلفون بتحليل الحدوث، الانتشار، وسنوات الحياة مع الإعاقة (YLDs) للأفراد الذين تتراوح أعمارهم بين 5-24. كشفت الدراسة أنه في عام 2021، كان…
-
جانينا هوسياسون وقيمة الأدلة
Janina Hosiasson and the value of evidenceفي القسم المعنون “نظرة عامة”، يناقش البحث المساهمات الكبيرة لعمل I.J. Good في نظرية القرار والإبستمولوجيا البايزية، وخاصة ورقته لعام 1967 “حول مبدأ الأدلة الكاملة”. يوضح Good أن الوكيل المتماسك، كما هو محدد في نظرية القرار لـ Savage عام 1954، سيختار دائمًا جمع الأدلة المجانية بدلاً من تجاهلها. يشير البحث إلى أن نتائج Good كانت…
-
جانينا هوسياسون وقيمة الأدلة
Janina Hosiasson and the value of evidenceفي القسم المعنون “نظرة عامة”، يناقش البحث المساهمات الكبيرة لعمل I.J. Good في نظرية القرار والإبستمولوجيا البايزية، وخاصة ورقته لعام 1967 “حول مبدأ الأدلة الكاملة”. يوضح Good أن الوكيل المتماسك، كما هو محدد في نظرية القرار لـ Savage عام 1954، سيختار دائمًا جمع الأدلة المجانية بدلاً من تجاهلها. يشير البحث إلى أن نتائج Good كانت…
-
التحقيق في نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير للتنبؤ بأمراض الكلى المزمنة
Investigation on explainable machine learning models to predict chronic kidney diseasesتعتبر مرض الكلى المزمن (CKD) تحديًا صحيًا عالميًا كبيرًا، وغالبًا ما يتقدم بدون أعراض في مراحله المبكرة، مما يعقد التشخيص والعلاج في الوقت المناسب. تستكشف هذه الدراسة نهج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) للتنبؤ بمرض الكلى المزمن باستخدام الخصائص السريرية من مجموعة بيانات تضم 491 مريضًا، بما في ذلك 56 تم تشخيصهم بمرض الكلى المزمن.…