الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
الخصوصية التفاضلية في التعلم العميق الطبي: الأساليب، والمقايضات، وآثار النشر
Differential privacy for medical deep learning: methods, tradeoffs, and deployment implications2026 | 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
Application of artificial intelligence in cervical cytology: a systematic review of deep learning models, datasets, and reported metrics2026 | 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
Evaluating AI-driven precision oncology for breast cancer in low- and middle-income countries: a review of machine learning performance, genomic data use, and clinical feasibility2026 | 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).…
-
إطار التعلم الفيدرالي المخصص القائم على البلوكشين لأنظمة توصية الأدوية المقاومة لتسميم النموذج
Blockchain-based personalized federated learning framework for drug recommendation systems resilient to model poisoning2026 | 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…
-
SUANPAN: آلة خطية ضوئية قابلة للتوسع
SUANPAN: scalable photonic linear vector machine2026 | المؤلف: Ziyue Yang وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث آلة خطية ضوئية جديدة، تُسمى SUANPAN الضوئية، مصممة لمعالجة القيود المفروضة على العمليات الخطية الضوئية الحالية في الذكاء الاصطناعي (AI). تستخدم هذه البنية سلسلة من أزواج المرسل-الكاشف كوحدات حسابية مستقلة، مما يمكّن من إجراء عمليات متجهة عالية الأبعاد من خلال ترميز البت والكشف التناظري دون الحاجة إلى مجموعات محولات تناظرية إلى رقمية…
-
APEG: مصادقة الطبقة الفيزيائية التكيفية مع استقراء القناة والذكاء الاصطناعي التوليدي
APEG: Adaptive Physical Layer Authentication With Channel Extrapolation and Generative AI2026 | المؤلف: Xi Cheng وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Information Forensics and Security | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل المصادقة على الطبقة الفيزيائية التكيفية مع استقراء القناة والذكاء الاصطناعي التوليدي (APEG)، والذي يعالج تحديات مصادقة الهوية في البيئات الديناميكية المتوقعة مع ظهور تقنية 6G. غالبًا ما تفشل طرق المصادقة على الطبقة الفيزيائية التقليدية (PLA) في التكيف مع الظروف الراديوية المتقلبة، مما يستدعي الحاجة إلى حل أكثر قوة. يستخدم APEG…
-
التطبيقات الصناعية لنماذج اللغة الكبيرة
Industrial applications of large language models2025 | المؤلف: Mubashar Raza وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تُعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة لفهم وتوليد نصوص تشبه النصوص البشرية، وتتميز بمعلمات تدريبها الواسعة التي تمكنها من تمييز الأنماط اللغوية المعقدة. لقد عزز ظهور هياكل المحولات بشكل كبير من أدائها في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المختلفة، مما أدى إلى تطبيقات واسعة النطاق عبر صناعات متعددة. في مجال الرعاية…
-
مسرع ضوئي متكامل على نطاق واسع مع زمن تأخير منخفض للغاية
An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency2025 | المؤلف: Shiyue Hua وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يختتم المؤلفون أبحاثهم حول نظام مسرع ضوئي 64 × 64 يستفيد من تكنولوجيا الفوتونيات السيليكونية التجارية. يدمج النظام أكثر من 16,000 مكون على شريحة واحدة، محققًا دقة متوسطة تبلغ 7.61 بت. ومن الجدير بالذكر أن النظام يظهر قدرته على حل مشكلة القطع الأقصى مع زمن استجابة منخفض للغاية. تم تقييم أداء المسرع…
-
تعديل النماذج اللغوية الكبيرة للتكيف مع المجالات: استكشاف استراتيجيات التدريب، والتوسع، ودمج النماذج، والقدرات التآزرية
Fine-tuning large language models for domain adaptation: exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilities2025 | المؤلف: Wei Lu وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث ضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتطبيقات محددة في مجالات معينة، لا سيما في علوم المواد والهندسة. يستقصي المؤلفون استراتيجيات تدريب مختلفة، بما في ذلك إعادة التدريب المستمر (CPT)، وضبط دقيق تحت إشراف (SFT)، وطرق تحسين قائمة على التفضيلات مثل تحسين التفضيل المباشر (DPO) وتحسين نسبة الاحتمالات (ORPO). تشير نتائجهم…