the 2nd International Conference on Data Science and Business Intelligence
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 1–7
Saja Abdullah Al-Baghdadi · Ali A. Al-Kharaz
Dental caries is one of the most frequent chronic diseases in dentistry, and hence it needs to be diagnosed early for the prevention of lesion growth and enhanced treatment success. This paper introduces a machine learning method to classify dental caries lesions into different severity levels based on intraoral pictures. Four different categories have been considered in this study: healthy teeth without any caries, early low severity caries, early high severity caries, and advanced caries. Different deep learning models such as Convolution Neural Networks were utilized under the three optimization methods including Adam, AdamW, and RMSprop. Moreover, data balancing techniques and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) have been used to enhance the data and obtain better results. Based on the experimental work conducted, EfficientNet-B1 along with AdamW optimizer and CLAHE gave the best results among all other models, obtaining maximum accuracy and ROC-AUC values with the minimum number of errors.
the 2nd International Conference on Data Science and Business Intelligence
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 1–3
د. عبدالله المالكي
افتتاحية تستعرض رؤية المجلة في تعزيز النشر المفتوح والوصول الحر للأبحاث العلمية في العالم العربي.
the 2nd International Conference on Data Science and Business Intelligence
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 5–28
د. سارة الأحمد · د. محمد العتيبي · د. فهد القحطاني
نقدم نموذج تعلم عميق مدرّب على 120 ألف وثيقة تراثية حقّق دقة 94.2% في التصنيف.
the 2nd International Conference on Data Science and Business Intelligence
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 29–52
د. يوسف الزهراني · د. أمل الشمري
دراسة تطبيقية على مركز بيانات يضم 1200 خادم تظهر توفيراً في الطاقة بنسبة 23%.
the 2nd International Conference on Data Science and Business Intelligence
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 75–98
د. طارق الفهد · د. ريم السبيعي
مراجعة منهجية لأكثر من 200 دراسة حول استخدام النماذج اللغوية الكبيرة في التعليم العربي.
المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 1–3
د. عبدالله المالكي
افتتاحية تستعرض رؤية المجلة في تعزيز النشر المفتوح والوصول الحر للأبحاث العلمية في العالم العربي.
المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 5–28
د. سارة الأحمد · د. محمد العتيبي · د. فهد القحطاني
نقدم نموذج تعلم عميق مدرّب على 120 ألف وثيقة تراثية حقّق دقة 94.2% في التصنيف.
المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي
Vol. 1 · Iss. 1
pp. 29–52
د. يوسف الزهراني · د. أمل الشمري
دراسة تطبيقية على مركز بيانات يضم 1200 خادم تظهر توفيراً في الطاقة بنسبة 23%.