الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
الخصوصية التفاضلية في التعلم العميق الطبي: الأساليب، والمقايضات، وآثار النشر
2026 | المؤلف: Marziyeh Ranjbar‐Mohammadi وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق الخصوصية التفاضلية (DP) في التعلم العميق الطبي (DL)، مسلطًا الضوء على أهميتها في حماية بيانات المرضى الحساسة مع الحفاظ على الفائدة السريرية والعدالة. قام المؤلفون بإجراء مراجعة شاملة، حيث حددوا 74 دراسة مؤهلة نُشرت حتى مارس 2025. تشير النتائج إلى أن DP، وخاصة من خلال آلية DP-SGD، يمكن…
-
تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الخلايا العنقية: مراجعة منهجية لنماذج التعلم العميق، ومجموعات البيانات، والمقاييس المبلغ عنها
2026 | المؤلف: Miguel Angel Valles-Coral وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه المراجعة المنهجية تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، وبالتحديد نماذج التعلم العميق، في علم الخلايا العنقية للكشف المبكر عن الآفات السابقة للسرطان. من خلال تحليل 77 مقالة تمت مراجعتها من قبل الأقران نُشرت بين عامي 2022 و2025، تحدد المراجعة هيمنة الهياكل الهجينة، وخاصة تلك التي تدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع آليات الانتباه أو نماذج…
-
تقييم علم الأورام الدقيق المدفوع بالذكاء الاصطناعي لسرطان الثدي في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط: مراجعة لأداء التعلم الآلي، واستخدام البيانات الجينومية، والجدوى السريرية
2026 | المؤلف: Luis Fabián Salazar-Garcés وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر قسم ورقة البحث نظرة عامة على استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في اتخاذ قرارات علاج سرطان الثدي، خاصة في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). يسلط الضوء على الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي، مع الإشارة إلى التحديات المتعلقة بالعمومية والعدالة للنماذج عالية الأداء، خاصة تلك المدربة على مجموعات بيانات مثل أطلس جينوم السرطان (TCGA).…
-
المشي الكمي في الزمن المتقطع للمتجولين المتفاعلين محليًا
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Physical review. A/Physical review, A | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، نقدم إطارًا شاملاً لتحليل التفاعلات المحلية بين المشاة الكموميين، مشروطًا بحالات العملة الداخلية الخاصة بهم. من خلال فحص عائلة من التفاعلات ذات المعاملين، نستكشف بشكل منهجي آثارها على ديناميات مشائين غير مترابطين وموقعين في البداية. يشمل نموذجنا حالات متنوعة تم دراستها سابقًا، مما يمكّن من هندسة الارتباطات الكمومية مع تطبيقات محتملة في…
-
معتمد على القيمة ومُعزز بالتعاطف: كيف يؤثر المحتوى التسويقي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على تفاعل العملاء، ومتى يجب الكشف عن أصله
2026 | المؤلف: Xuan Gao وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس الدراسة تأثير المحتوى التسويقي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGMC) على تفاعل المستهلكين، مع التركيز على التفاعل بين قيمة المحتوى (وظيفية مقابل هيدونية) والمصداقية. باستخدام نموذج الاحتمالية للتفصيل (ELM) وإطار نظام المعالجة المعرفية-العاطفية (CAPS)، تم إجراء تجربتين بمشاركة إجمالية بلغت 338 مشاركًا. تكشف النتائج الرئيسية أن المحتوى الهيدوني يولد تفاعلًا عاطفيًا وسلوكيًا أكبر…
-
إطار التعلم الفيدرالي المخصص القائم على البلوكشين لأنظمة توصية الأدوية المقاومة لتسميم النموذج
2026 | المؤلف: Sina Apak وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل للتعلم الفيدرالي المخصص (PFL) قائم على تقنية البلوكشين يهدف إلى تعزيز الأمان والخصوصية والكفاءة في بيئات الرعاية الصحية اللامركزية. من خلال السماح لعدة كيانات صحية بتدريب نموذج عالمي بشكل تعاوني دون مشاركة بيانات المرضى الخام، يعالج الإطار الثغرات الموجودة في التعلم الفيدرالي، مثل تسميم النموذج وحقن البيانات. تشمل المكونات الرئيسية…
-
AiiDA-TrainsPot: نحو تدريب آلي لإمكانات الذرات في الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Davide Bidoggia وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث AiiDA-TrainsPot، وهو سير عمل آلي وسهل الاستخدام مصمم لتسهيل تطوير إمكانيات التفاعل بين الذرات لشبكات الأعصاب (NNIPs) من خلال دمج حسابات نظرية الكثافة، وزيادة البيانات، والديناميكا الجزيئية الكلاسيكية. يستخدم هذا السير عمل استراتيجية التعلم النشط التي تستفيد من اختلافات اللجنة المعايرة لتعزيز موثوقية تقديرات عدم اليقين في توقع الطاقة، والقوى، ومكونات موتر…
-
شبكة المشغل العشوائية: نهج قائم على مبدأ الحد الأقصى العشوائي لتعلم المشغل
2026 | المؤلف: Ryan Bausback وآخرون | المجلة: Journal of Machine Learning | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يقدم المؤلفون شبكة المشغل العشوائية (SON)، وهي إطار عمل جديد مصمم لتقدير عدم اليقين في تعلم المشغلين. من خلال دمج مفاهيم من التحكم الأمثل العشوائي وهندسة DeepONet، يعيد SON صياغة شبكة الفروع كمعادلة تفاضلية عشوائية (SDE) ويستخدم الانتشار العكسي عبر المعادلة التفاضلية العشوائية العكسية (BSDE). تتيح هذه الطريقة المبتكرة للشبكة تعلم عدم…
-
RetroInfer: محرك تخزين متجهات لاستنتاج LLM طويل السياق القابل للتوسع
2026 | المؤلف: Yaoqi Chen وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات التي تواجه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع توسيع نوافذ السياق الخاصة بها، وخاصة القيود في سرعة الاستدلال بسبب زيادة متطلبات ذاكرة GPU وعرض النطاق الترددي. ينمو ذاكرة المفتاح والقيمة (KV) التي تخزن تمثيلات الرموز بشكل خطي مع طول السياق وتتطلب مسحًا خطيًا تكراريًا لحساب الانتباه. لتعزيز استدلال السياق الطويل،…
-
ترميز مشترك عميق مدرك لأهمية الميزات لنقل الصور بكفاءة حسابية وقابلة للتعديل
2026 | المؤلف: H M Choi وآخرون | المجلة: IEEE Internet of Things Journal | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نموذج FAJSCC (نموذج JSCC العميق المدرك لأهمية الميزات)، الذي يعزز كفاءة نقل الصور مع السماح بتعقيد حسابي قابل للتعديل. يستخدم FAJSCC حسابات متخصصة في أبعاد المحاور لأداء عمليات مصممة لكل محور مكاني وقناة، مما يقلل من التكاليف الحسابية دون التضحية بتمثيل الميزات. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن آلية انتباه ذاتي قابلة للتشوه الانتقائي…