تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. علوم الحاسوب (Computer Science)
  3. مجالات الأبحاث
  4. علوم الحاسوب (Computer Science)
  5. الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)



  • مراقبة الصحة الشخصية باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: جسر الثقة في الرعاية الصحية التنبؤية

    2025 | المؤلف: M. Sree Vani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم ورقة البحث PersonalCareNet، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق مصمم لمراقبة الصحة الشخصية، مستفيدًا من مجموعة بيانات MIMIC-III السريرية. يعالج هذا النموذج القيود الحرجة للنهج الحالي للتعلم العميق في الرعاية الصحية، وخاصة نقص القابلية للتفسير والعمومية. يدمج PersonalCareNet الشبكات العصبية التلافيفية مع آليات الانتباه (CHARMS) ويستخدم SHAP (تفسيرات شابلي الإضافية) لتوفير كل من القابلية…


  • الشبكات العصبية التلافيفية الكمومية-الكلاسيكية-الكمومية الهجينة

    2025 | المؤلف: Changzhou Long وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم البحث شبكة عصبية تلافيفية هجينة كمومية-تقليدية-كمومية (QCQ-CNN) جديدة تدمج مرشحات تلافيفية كمومية، وطبقات شبكة عصبية تلافيفية تقليدية (CNN)، ومصنف شبكة عصبية كمومية قابلة للتدريب (QNN). تهدف هذه البنية إلى تعزيز تعبير حدود القرار في مهام تصنيف الصور من خلال دمج معلمات كمومية قابلة للتعديل، وبالتالي معالجة القيود الموجودة في النماذج السابقة مثل الشبكات العصبية…


  • تحليل مقارن لهياكل التعلم العميق في توقع الطاقة الشمسية

    2025 | المؤلف: Montaser Abdelsattar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تدرس هذه الدراسة فعالية هياكل التعلم العميق (DL) المختلفة في توقع الطاقة الشمسية، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 4200 سجل تاريخي و20 ميزة من الميزات الجوية والفلكية. تم مقارنة ثمانية نماذج: Autoencoder، وLong Short-Term Memory (LSTM)، وGated Recurrent Unit (GRU)، وSimple Recurrent Neural Network (SimpleRNN)، وConvolutional Neural Network (CNN)، وTemporal Convolutional Network (TCN)، وTransformer، وLightweight…


  • النماذج التوليدية البصرية

    2025 | المؤلف: Shiqi Chen وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تناقش هذه القسم تطوير نماذج توليد بصرية مستوحاة من نماذج الانتشار، مع معالجة التحديات المتعلقة بالاستدلال القابل للتوسع والفعال من حيث الطاقة في نماذج توليد رقمية كبيرة. تستخدم الطريقة المقترحة مشفرًا رقميًا ضحلًا لتحويل الضوضاء العشوائية إلى أنماط طورية، والتي تعمل كبذور توليد بصرية لتوزيع البيانات المطلوب. يقوم فك تشفير قابل لإعادة التكوين تم تدريبه…


  • CARE-AD: إطار نموذج لغوي كبير متعدد الوكلاء لتوقع مرض الزهايمر باستخدام الملاحظات السريرية الطولية

    2025 | المؤلف: Rumeng Li وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    يقدم القسم CARE-AD (التحليل التعاوني وتقييم المخاطر لمرض الزهايمر)، وهو إطار متعدد الوكلاء يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للتنبؤ بظهور مرض الزهايمر (AD) من خلال تحليل ملاحظات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) على مدى فترة طويلة. هذه الطريقة المبتكرة تعين وكلاء LLM متخصصين لاستخراج العلامات والأعراض ذات الصلة بمرض الزهايمر، مقلدة عملية تشخيص تعاونية. في تقييم…


  • نحو نموذج أساسي عام للتصوير الشعاعي من خلال الاستفادة من بيانات طبية ثنائية وثلاثية الأبعاد على نطاق الويب

    2025 | المؤلف: Chaoyi Wu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذه الدراسة، نقدم نموذج مؤسسة الأشعة (RadFM) كدليل على المفهوم يهدف إلى تعزيز تطوير نماذج المؤسسة الطبية العامة في الأشعة. تشمل نهجنا ثلاثة جوانب رئيسية: بناء مجموعة البيانات، تصميم النموذج، والتقييم الشامل. نقدم أربع مجموعات بيانات متعددة الوسائط تتكون من 13 مليون صورة ثنائية الأبعاد و615,000 مسح ثلاثي الأبعاد، والتي تُعرف مجتمعة باسم مجموعة…


  • روزي: توليد الذكاء الاصطناعي لتلوين المناعة المتعددة من صور علم الأمراض

    2025 | المؤلف: Eric Q. Wu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    يقدم هذا القسم ROSIE، وهو إطار عمل للتعلم العميق مصمم لتعزيز فائدة صبغة الهيماتوكسيلين والإيوزين (H&E) في علم الأمراض النسيجية من خلال استنتاج تعبير وتوطين البروتينات المختلفة من صور H&E بشكل حسابي. على الرغم من الاستخدام الواسع لـ H&E بسبب فعاليته من حيث التكلفة وقدرته على إبراز الشكل النووي والسيتوبلازمي، إلا أنه يفتقر إلى القدرة…


  • أساليب السلاسل الزمنية والتعلم العميق لتوقع الطاقة المتجددة في دكا: دراسة مقارنة لنماذج ARIMA وSARIMA وLSTM

    2025 | المؤلف: Mohammad Liton Hossain وآخرون | المجلة: Discover Sustainability | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقيّم الورقة البحثية فعالية النماذج الإحصائية ونماذج التعلم العميق – تحديدًا ARIMA وSARIMA وLSTM – في التنبؤ بالطاقة المتجددة على المدى القصير إلى المتوسط في دكا، بنغلاديش، في ظل زيادة الطلب على الطاقة بسبب التحضر والتصنيع. تكشف الدراسة أنه بينما تؤدي النماذج الكلاسيكية مثل ARIMA وSARIMA بشكل كافٍ في السيناريوهات قصيرة الأجل، فإنها تواجه صعوبة…


  • استكشاف دور نماذج اللغة الكبيرة في المنهج العلمي: من الفرضية إلى الاكتشاف

    2025 | المؤلف: Yanbo Zhang وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تستعرض هذه القسم التأثير التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على المنهج العلمي، مع التأكيد على تكاملها عبر مراحل مختلفة من الدورة العلمية، من توليد الفرضيات إلى تصميم التجارب. يجادل المؤلفون بأنه لكي تعزز LLMs الإنتاجية والإبداع العلمي بشكل فعال، يجب أن تكون متجذرة بعمق في العملية العلمية، ومتوافقة مع الأهداف البشرية، وقابلة للتقييم بمقاييس واضحة.…


  • معالجات فوتونية واسعة النطاق وتطبيقاتها

    2025 | المؤلف: Daniel Pérez وآخرون | المجلة: npj Nanophotonics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    يوفر هذا القسم نظرة عامة على الدور الحاسم الذي لعبته الإلكترونيات الرقمية في التقدم التكنولوجي على مدى العقود الأخيرة، مع تسليط الضوء بشكل خاص على مساهماتها في الإنترنت وتصغير حجم الأجهزة. ومع ذلك، فإنه يحدد الحاجة المتزايدة للتقنيات التكميلية، وبالتحديد الفوتونيات، لتلبية الطلبات على عرض النطاق الترددي الاستثنائي والأداء في بعض التطبيقات. تستخدم الفوتونيات الضوء…


←السابق
1 … 70 71 72 73 74 … 105
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.