الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: GRU
-
استراتيجية مدمجة لتقدير حالات وحدات البطارية باستخدام نماذج تعلم آلي صغيرة Embedded strategy for battery module states estimation using tiny machine learning models
2026 | المؤلف: Spyridon Giazitzis وآخرون | المجلة: Journal of Energy Storage | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم البحث نهجًا جديدًا لأنظمة إدارة البطاريات (BMS) من خلال تطوير نماذج TinyML المتقدمة لتقدير حالة الشحن (SoC) وحالة الصحة (SoH) بدقة. يقدم المؤلفون أربع هياكل تعلم عميق – الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)، وحدة التكرار المغلقة (GRU)، الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، والطبقات الكثيفة – القادرة على معالجة تسلسلات إدخال ذات طول متغير لـ SoH…
-
الموضوعية فوق العمارة: كشف الاحتيال تحت عدم التوازن الشديد في فتح حسابات مصرفية Objective over Architecture: Fraud Detection Under Extreme Imbalance in Bank Account Opening
2026 | المؤلف: Wu Sun وآخرون | المجلة: Computation | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالكشف عن احتيال فتح الحسابات في الخدمات المالية، مع تسليط الضوء على قيود القواعد الثابتة والمعايير التقليدية في التكيف مع تكتيكات الاحتيال المتطورة. تؤكد الدراسة على عدم التوازن الشديد في فئات الكشف عن الاحتيال، حيث تبلغ نسبة انتشار الاحتيال 1.10% فقط في معيار BAF Base في NeurIPS 2022. تقارن الدراسة…
-
تحليل مقارن لنماذج التعلم العميق LSTM وGRU وBi-LSTM لتوقع أسعار العملات المشفرة في السلاسل الزمنية Comparative Analysis of LSTM, GRU, and Bi-LSTM Deep Learning Models for Time Series Cryptocurrency Price Forecasting
2026 | المؤلف: I Putu Bramasta Priadinata وآخرون | المجلة: SinkrOn | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تدرس هذه الدراسة فعالية ثلاث هياكل تعلم عميق—ذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، وحدة متكررة مغلقة (GRU)، وذاكرة طويلة وقصيرة الأجل ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM)—في توقع أسعار البيتكوين (BTC)، الإيثريوم (ETH)، وعملة بينانس (BNB) باستخدام بيانات تاريخية أحادية المتغير. تم تقييم أداء هذه النماذج من خلال مقاييس الانحدار، وبشكل خاص خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) وخطأ النسبة…
-
استغلال التعلم العميق والمؤشرات الفنية لتحسين توقعات الأسهم للأسهم الكبرى في بورصة إندونيسيا (IDX) Harnessing Deep Learning and Technical Indicators for Enhanced Stock Predictions of Blue-Chip Stocks on the Indonesia Stock Exchange (IDX)
2026 | المؤلف: Bernadectus Yudi Dwiandiyanta وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تدرس هذه الدراسة فعالية نماذج التعلم العميق في التنبؤ بأسعار الأسهم في بورصة إندونيسيا (IDX)، مع التركيز بشكل خاص على الشركات الكبرى. تتناول الدراسة قيود النماذج الحالية من خلال دمج بيانات الأسهم التاريخية مع مؤشرات فنية متنوعة، مثل المتوسط المتحرك البسيط (SMA)، والمتوسط المتحرك الأسي (EMA)، والمتوسط المتحرك المرجح (WMA)، وحجم التداول المتوازن (OBV)، والتراكم/التوزيع…