الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نموذج تمييزي
-
نموذج الانتشار متعدد الوسائط المدرك للبنية لإكمال الرسم البياني للمعرفة متعدد الوسائط
2026 | المؤلف: Wei Huang وآخرون | المجلة: ICASSP 2026 – 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التقدم في الرسوم البيانية المعرفية متعددة الوسائط (MKGs) والتحديات المرتبطة بنقصها، مما أدى إلى ظهور طرق إكمال الرسوم البيانية المعرفية متعددة الوسائط (MKGC). تستخدم تقنيات MKGC الحالية بشكل أساسي نماذج تمييزية تعظم الاحتمالية الشرطية ولكنها غالبًا ما تفشل في التقاط العلاقات المعقدة الموجودة في الرسوم البيانية المعرفية في العالم الحقيقي بشكل فعال.…
-
دقة الأجهزة القابلة للارتداء في التنبؤ بالسقوط لدى كبار السن: مراجعة منهجية وتحليل تلوي
2026 | المؤلف: Chuan Mou وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)تقييمت هذه المراجعة المنهجية والتحليل التلوي دقة الأجهزة القابلة للارتداء في التنبؤ بالسقوط بين كبار السن، من خلال تجميع البيانات من 20 دراسة. كشفت النتائج عن منطقة تحت المنحنى (AUC) مجمعة تبلغ 0.85، مما يشير إلى قدرة تمييز قوية، تتميز بخصوصية عالية (0.89) وحساسية معتدلة (0.55). تشير هذه النتائج إلى أن الأجهزة القابلة للارتداء فعالة…
-
المعايرة التباينية على التوافق والتمثيلات متعددة المناظر التكميلية
2026 | المؤلف: Negin Jabari وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث C4MV، وهو إطار عمل جديد لتعلم التمثيل متعدد المناظر (MRL) الذي يعالج القيود الرئيسية في الأساليب الحالية. غالبًا ما تركز الأساليب التقليدية على تعلم الإجماع مع إغفال المعلومات التكميلية الكامنة في التمثيلات الخاصة بالمناظر. يدمج C4MV بشكل مبتكر تعلم التمثيل بالإجماع والتكميلية من خلال مزيج من تحليل التمثيل الذاتي المشترك وغير المشترك،…
-
توقع ثقة التوازن لحوادث السقوط الضار في كبار السن: دراسة طولية
2026 | المؤلف: Tewodros Yosef وآخرون | المجلة: European Geriatric Medicine | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين درجات مقياس فعالية السقوط المعدل (MFES) وحدوث السقوط المؤذي لدى كبار السن، بالإضافة إلى الدور الوسيط لدرجات MFES بين السقوط السابق واللاحق. تشير النتائج إلى أن كل انخفاض بمقدار نقطة واحدة في درجة MFES يرتبط بزيادة قدرها 1.9% في خطر حدوث السقوط المؤذي. علاوة على ذلك، تمثل درجة MFES المنخفضة…
-
إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي للكشف الدقيق عن مرض الزهايمر في تخطيط الدماغ
2026 | المؤلف: B. Hemalatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الورقة البحثية تحديات الكشف المبكر عن مرض الزهايمر (AD) باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، وهو أداة تشخيصية غير جراحية وفعالة من حيث التكلفة. غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية لتخطيط الدماغ الكهربائي لاستخراج ميزات معلوماتية بدقة من إشارات الدماغ المعقدة، مما يحد من أدائها التشخيصي. للتغلب على هذه القيود، تقترح الدراسة إطار عمل جديد…
-
شبكة انتباه معززة بالانتشار متعددة المقاييس لاكتشاف عيوب سطح الفولاذ في إنتاج البوليسيلكون
2026 | المؤلف: Yiwei Duan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن اكتشاف العيوب السطحية في مكونات الصلب أمر ضروري لضمان الجودة في إنتاج البوليسيلكون، ومع ذلك فإنه يواجه تحديات كبيرة بسبب الحجم الصغير للعيوب، والأشكال غير المنتظمة، والخلفيات المعقدة، والتباين المنخفض. لمواجهة هذه التحديات، يقدم المؤلفون MSEOD-DDFusionNet (شبكة دمج الانتشار للكشف عن الأجسام متعددة المقاييس والفعالة)، وهي بنية جديدة تستخدم آلية انتباه معززة بالانتشار متعددة…
-
إطار هجين متقدم قابل للتفسير – تعلم عميق للكشف عن الاحتيال المالي في الوقت الحقيقي مع تحليل تلافيفي زمني
2026 | المؤلف: Madhu Kumar Reddy P وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم البحث شبكة تلافيف زمنية محسّنة بواسطة مبدأ ميثاق الفراشة (MFO-TCN) مصممة للكشف عن الاحتيال المالي في الوقت الحقيقي، مع معالجة قيود طرق التعلم الآلي التقليدية مثل الجيران الأقرب، وأشجار القرار، والغابات العشوائية. تكافح هذه النماذج السابقة مع البيانات عالية الأبعاد والأنماط الزمنية، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة في اكتشاف المعاملات الاحتيالية. تدمج MFO-TCN المقترحة…
-
توقع مرض السكري باستخدام تقنيات مختلطة تحت إشراف وغير تحت إشراف بناءً على مجموعة بيانات PIMA
2025 | المؤلف: Ahmad Adel Abu-Shareha وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية تحديات توقع مرض السكري باستخدام التعلم الآلي، وخاصة بسبب قيود مجموعات البيانات الطبية الصغيرة وغير المتوازنة. يقترح المؤلفون إطار عمل هجين يجمع بين تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب، مع الاستفادة بشكل خاص من التجميع، واختيار الميزات عبر المعلومات المتبادلة، والتصنيف لتعزيز الأداء التنبؤي على مجموعة بيانات السكري الهندية PIMA. يهدف الإطار…
-
تحديد N6-methyladenine باستخدام التعلم العميق ودمج الميزات التمييزية
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BMC Medical Genomics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم ورقة البحث Deep-N6mA، وهو نموذج جديد للشبكات العصبية العميقة (DNN) مصمم للتعرف الدقيق على مواقع N6-methyladenine (6 m A) في تسلسلات الحمض النووي، والتي تعتبر حاسمة للتنظيم الجيني والتعبير الجيني. يستخدم النموذج نهج استخراج ميزات هجين يدمج ميزات مختلفة قائمة على التسلسل، بما في ذلك k-mer، وDinucleotide-based Cross Covariance (DCC)، وTrinucleotide-based Auto Covariance (TAC)،…
-
نموذج تجميعي معزز بـ XGBoost باستخدام ميزات هجينة تمييزية لتوقع مواقع السومويلات
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BioData Mining | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تناقش هذه القسم أهمية التعديلات بعد الترجمة (PTMs)، وخاصة السومويلايشن، في تنظيم وظائف البروتينات وتأثيراتها على الأمراض مثل باركنسون والزهايمر. تقدم الدراسة XGBoost-Sumo، وهو نموذج تنبؤي مصمم لتحديد مواقع السومويلايشن من خلال دمج بيانات هيكل البروتين وتسلسلها. باستخدام آلية انتباه قائمة على المحولات وطريقة PsePSSM-DWT لاستخراج الميزات، يجمع النموذج بين تمثيلات الكلمات مع أوصاف تطورية.…