سیستم‌های توصیه‌گر برای زبان مدل‌سازی یکپارچه (UML)

این مرور سیستماتیک، تحقیقات مربوط به تعامل بین سیستم‌های توصیه‌گر (RS) و زبان مدل‌سازی یکپارچه (UML) را با تمرکز بر چگونگی کمک RSها به وظایف مدل‌سازی UML و چگونگی پشتیبانی UML از توسعه RS ترکیب می‌کند. در زیر خلاصه‌ای ساختاریافته از یافته‌ها، روش‌ها و شکاف‌های کلیدی شناسایی‌شده در ادبیات آمده است.

  

حافظه ژنتیکی در مقابل شبکه‌های عصبی سنتی: تفاوت‌های کلیدی

حافظه ژنتیکی در علوم کامپیوتر و شبکه‌های عصبی سنتی (NN) الگوهای متمایزی با روش‌ها، کاربردها و نقاط قوت منحصر به فرد هستند. در اینجا یک مقایسه ساختار یافته ارائه شده است:

1. روش اصلی

* حافظه ژنتیکی:

- الگوریتم‌های ژنتیکی (GA) را با حافظه توزیع‌شده پراکنده یا رگرسیون نمادین ترکیب می‌کند.

- از اصول تکاملی (جهش، تقاطع، انتخاب) برای بهینه‌سازی ساختارهای حافظه یا تولید راه‌حل‌ها استفاده می‌کند.

مثال: مدل‌های ترکیبی مانند SPsyINN معادلات حافظه را از طریق رگرسیون نمادین ژنتیکی تکامل می‌دهند در حالی که شبکه‌های عصبی را به صورت موازی آموزش می‌دهند [2].

* شبکه‌های عصبی سنتی:

- الگوها را از طریق انتشار معکوس، تنظیم وزن‌ها از طریق نزول گرادیان یاد می‌گیرند.

- بر نگاشت ورودی‌ها به خروجی‌ها با استفاده از معماری‌های لایه‌ای (مانند CNNها، RNNها) تمرکز می‌کنند.

  

شبکه‌های عصبی گراف در مراقبت‌های بهداشتی

در اینجا یک ترکیب سیستماتیک از بررسی و یافته‌های مرتبط در مورد کاربردهای GNN در مراقبت‌های بهداشتی ارائه شده است:

مرور سیستماتیک: شبکه‌های عصبی گراف در مراقبت‌های بهداشتی

تمرکز: پیشرفت‌های اخیر (2017-2024)، روندها و جهت‌گیری‌های آینده در برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر GNN، همانطور که توسط پاول و همکاران (2024) بیان شده و توسط مطالعات اخیر تأیید شده است.