Ringkasan ini mensintesis kerangka kerja ketertelusuran kualitas berbasis blockchain yang diusulkan untuk rantai pasok suku cadang mekanis multi-tingkat, menggabungkan sensor IoT, RFID, laporan inspeksi digital, dan buku besar terdistribus…
Metode
### Arsitektur Kerangka Kerja Kerangka kerja ini menggabungkan penangkapan data fisik dengan validasi terdistribusi. Sensor IoT dan RFID menyediakan peristiwa kualitas yang dapat …
Hasil
Sumber melaporkan bahwa kerangka kerja yang diusulkan meningkatkan transparansi waktu nyata, memungkinkan kepatuhan otomatis terhadap standar industri, dan meningkatkan pencegahan risiko selama penar…
A. Ebada; Yasmeen Abu-Seif; Hrushikesh Pardeshi; Nesma El-Sayed
Ringkasan
Tinjauan ini mensintesis model dasar Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), Pembelajaran Penguatan Mendalam (Deep Reinforcement Learning), dan Visi-Bahasa-Aksi (Vision-Language-Action) menjadi peta jalan teknis yang menyatukan untuk AI ber…
Metode
Alih-alih survei inkremental yang mengkatalogkan makalah secara kronologis, tinjauan ini mengadopsi metodologi yang secara eksplisit *konstruktif*. Ini secara sistematis mensintes…
Hasil
Sintesis ini menghasilkan tiga kelompok hasil. **Blok bangunan algoritmik.** Tinjauan ini mengkonsolidasikan model dasar DL, Deep RL, dan VLA sebagai tiga keluarga dominan yang membentuk kembali pers…
Linze Du; Jiangfeng Du; Zhenxi Fang; Syed Yasir Ali Shah; Or Aimon Brou Koffi Kablan; Bao-Yi Zhang; Jing-Qiang Tan
Ringkasan
Du dkk. mengusulkan Carbon-ST-Net, model pengganti pembelajaran mendalam spasial-temporal yang dioptimalkan dengan algoritma meta-learning Reptile, memungkinkan simulasi penyimpanan CO2 yang akurat di bawah kondisi reservoir yang bervarias…
Metode
Inti metodologis dari pekerjaan ini adalah perpaduan arsitektur saraf spasial-temporal dengan meta-learning berbasis gradien. Carbon-ST-Net — "jaringan spasial-temporal karbon" pa…
Hasil
Hasil eksperimen, yang dilaporkan pada tugas target yang ditahan, tidak ambigu. Model yang dioptimalkan menggunakan Reptile menunjukkan **pengurangan 70% dalam root mean square error (RMSE)**, **peng…
Deniz Dudukcu; Ali Berkay Gorgulu; Murat Karakus; Rukiye Savran Savran Kiziltepe; Arwa Basbrain
Ringkasan
Survei ini mengeksplorasi integrasi Blockchain dan Jaringan Terdefinisi Perangkat Lunak (B-SDN) untuk keamanan siber, menyoroti potensinya dalam mitigasi ancaman seperti DDoS dan spoofing di seluruh IoT, Jaringan Cerdas (Smart Grids), dan …
Metode
Studi ini melakukan survei terhadap penelitian B-SDN terkini untuk menyelidiki enam area utama: aplikasi spesifik industri, mekanisme keamanan, strategi pertahanan, pertahanan ter…
Hasil
Temuan menunjukkan bahwa integrasi B-SDN memiliki potensi kuat di lingkungan simulasi dan prototipe untuk mitigasi ancaman berdampak tinggi tertentu, seperti Distributed Denial of Service (DDoS), Man…
M. Remya; R. Raman; Ravi Sankaran; Vinod Namboodiri; Prema Nedungadi
Ringkasan
Tinjauan literatur sistematis ini mensintesis 231 studi yang diterbitkan antara tahun 2007 dan 2024 tentang pendekatan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan dan meningkatkan bicara patologis di 16 gangguan b…
Metode
Studi ini disusun sebagai tinjauan literatur sistematis daripada studi eksperimental primer. Oleh karena itu, kontribusi metodologisnya bersifat organisasional dan taksonomis: ia …
Hasil
Hasil sintesis menggambarkan alur sejarah yang jelas. Pekerjaan awal (sekitar tahun 2007 dan seterusnya) mengandalkan fitur akustik dan prosodi buatan tangan yang dimasukkan ke dalam pengklasifikasi …
Hemalatha Gunasekaran; N. Blessing; Umar Sathic; Mohd Shahid Husain
Ringkasan
Studi ini menerapkan pemrosesan bahasa alami untuk klasifikasi sekuens genom dengan menyempurnakan model bahasa besar yang telah dilatih sebelumnya pada 'bahasa' DNA. Di antara model yang dievaluasi, DNAGPT mencapai akurasi 96%, melampaui …
Metode
Metodologi ini mengikuti pipeline klasifikasi sekuens supervised di mana sekuens genomik di-tokenisasi, di-embed, dan diteruskan ke kepala klasifikasi yang terhubung ke model baha…
Hasil
Di seluruh evaluasi komparatif, model bahasa besar genomik mengungguli baik algoritma pembelajaran mesin tradisional maupun arsitektur pembelajaran mendalam. Hasil utamanya adalah bahwa **DNAGPT menc…
Mritunjoy Dey; Piotr Remiszewski; J. Piątkowski; P. Golik; P. Teterycz; A. Czarnecka
Ringkasan
Tinjauan ini mengintegrasikan bioinformatika microRNA yang terfragmentasi ke dalam satu alur NGS-ke-AI untuk onkologi presisi. Tinjauan ini mengevaluasi alat seperti miRDeep2 dan DIANA-miRPath bersama dengan lapisan SVM, CNN, RNN, dan LLM …
Metode
Ini adalah tinjauan dan sintesis daripada studi eksperimental primer. Para penulis secara kritis mensintesis, membandingkan, dan mengevaluasi algoritma, termasuk miRDeep2 dan DIAN…
Hasil
Tinjauan ini melaporkan kerangka kerja yang disintesis daripada hasil laboratorium basah yang baru. Hasil utamanya adalah organisasi sistematis metodologi miRNA yang terfragmentasi menjadi alur kerja…
Pfarelo Raliphada; Seun O. Olukanmi; Micheal O. Olusanya
Ringkasan
Tinjauan sistematis terpandu PRISMA terhadap 284 catatan yang disaring mengidentifikasi 63 studi yang memenuhi syarat, menunjukkan bahwa model NLP berbasis transformer dan LLM secara konsisten mengungguli model penilaian kredit statistik d…
Metode
Studi ini mengikuti protokol tinjauan literatur sistematis terpandu PRISMA. Tiga basis data bibliografi dicari — Scopus, ScienceDirect, dan Web of Science — dengan kelayakan dibat…
Hasil
Di antara 63 studi yang disintesis, arsitektur berbasis transformer — BERT, RoBERTa, dan LLaMA di antaranya — secara konsisten mengungguli baseline statistik dan pembelajaran mesin tradisional pada t…
Cristina Caro-González; Daniel Jato-Espino; Yudith Cardinale
Ringkasan
Tinjauan sistematis terhadap 74 publikasi yang ditinjau sejawat menemukan bahwa ekonometrika tradisional masih mendominasi prediksi risiko keuangan yang mempertimbangkan ESG (48%), sementara pembelajaran mesin (39%) memberikan akurasi supe…
Metode
## Protokol PRISMA dan PICOC Tinjauan ini mematuhi pedoman Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), dilengkapi dengan kerangka PICOC (Populasi,…
Hasil
## Distribusi Metodologis, Cakupan ESG, dan Konsentrasi Geografis Analisis frekuensi mengungkapkan bahwa **metodologi ekonometrik tradisional terus mendominasi sebesar 48%** dari korpus. Dominasi ini…
Model neural hibrida yang menggabungkan lapisan konvolusional dan LSTM bidireksional dengan pengklasifikasi berbasis atensi mencapai akurasi 85,2%, skor F1 0,88, dan AUC 0,93 dalam memprediksi peptida penembus sel periodontal. Penelitian i…
Metode
**Akuisisi data.** Dataset klasifikasi peptida bersumber dari `thegleelab.org/MLCPP/MLCPPData.html`, dan menampilkan urutan untuk kelas sampel positif dan negatif. Kelas `Dataset`…
Hasil
Model menunjukkan kinerja klasifikasi yang kuat di ketiga metrik yang dilaporkan. Akurasi mencapai **85,2%**, **skor F1 adalah 0,88**, dan **AUC adalah 0,93**. Angka-angka ini adalah satu-satunya has…
