الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
الترميز البصري غير الخطي الممكن بواسطة التشتت الخطي المتكرر
2024 | المؤلف: Fei Xia وآخرون | المجلة: Nature Photonics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يصف المؤلفون إعداد التجربة والمنهجية المستخدمة في الحساب باستخدام تجويف متعدد التشتت. يتم توصيل ليزر بتردد واحد مستمر عبر ألياف أحادية الوضع إلى تجويف، حيث يتم إسقاط صورة مدخلة على جهاز المرايا الدقيقة الرقمية (DMD) الذي يتكون من 2,560 × 1,600 مرآة دقيقة. يمكن لكل مرآة دقيقة أن تميل بزاويتين +15° أو…
-
التماسك الجزئي يعزز الحوسبة الضوئية المتوازية
2024 | المؤلف: Bowei Dong وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يوضح المؤلفون طرق التصنيع لمصفوفة مقياس التداخل ماخ-زيندر (MZI)، ومصفوفة ذاكرة ضوئية، ونواة موحد امتصاص كهربائي ضوئي (EAM). تم بناء مصفوفة MZI على رقاقة سيليكون على عازل، باستخدام سلسلة من العمليات بما في ذلك الطباعة الإلكترونية (EBL) للنمذجة، وحفر الأيونات التفاعلية لتشكيل الموجات، وترسيب ثاني أكسيد السيليكون كطبقة تغليف علوية. شملت عملية…
-
نماذج المحولات في الطب الحيوي
2024 | المؤلف: Sumit Madan وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للشبكات العصبية العميقة (DNN)، وخاصة نموذج المحولات، على مجال الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على التطبيقات الطبية الحيوية. تم تطوير المحولات في البداية لمعالجة اللغة الطبيعية، وقد تم تكييفها لأنواع مختلفة من البيانات المتسلسلة، بما في ذلك التسلسلات البيولوجية والسجلات الصحية الإلكترونية المنظمة (EHRs). تستعرض الورقة نشر نماذج…
-
DiffECG: نموذج الانتشار المدعوم بتشخيص عدم انتظام ضربات القلب بكفاءة عالية وملائمة شخصية
2024 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وخاصة تطورها إلى أنظمة متعددة الوكلاء (LLM-MA) القادرة على حل المشكلات المعقدة ومحاكاة العالم. يهدف الاستطلاع إلى توضيح الجوانب الرئيسية لأنظمة LLM-MA، بما في ذلك مجالات عملها، وتوصيف الوكلاء وطرق الاتصال، واستراتيجيات تطوير المهارات. بالإضافة إلى ذلك، يقدم ملخصًا لمجموعات البيانات والمعايير المستخدمة…
-
فتح سعة المعلومات الهولوجرافية فائقة الارتفاع من خلال تعدد الإرسال بالاستقطاب غير المتعامد
2024 | المؤلف: Jie Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التقدم في تعدد الإرسال بالاستقطاب، الذي كان تقليديًا محدودًا بقيود التعامد لحالات الاستقطاب. يقدم هذا البحث تقنية جديدة لتعدد الإرسال بأساس استقطاب غير متعامد تستخدم حالات الاستقطاب الذاتية المتغيرة مكانيًا داخل الميتا ذرات. يسمح هذا النهج بإعادة بناء قنوات غير متعامدة عالميًا مع الحد الأدنى من التداخل، مما يمكّن من توليد هولوجرامات…
-
انهار نماذج الذكاء الاصطناعي عند تدريبها على بيانات تم إنشاؤها بشكل متكرر
2024 | المؤلف: Ilia Shumailov وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتم تعريف انهيار النموذج كظاهرة تنكسية تؤثر على الأجيال المتعاقبة من النماذج التوليدية المتعلمة، حيث تلوث البيانات التي تنتجها هذه النماذج مجموعات بيانات التدريب للأجيال اللاحقة. يؤدي هذا التلوث إلى إدراك مشوه للواقع في النماذج، كما هو موضح في الشكل 1a. تحدد الورقة شكلين متميزين من انهيار النموذج: انهيار النموذج المبكر، الذي يتميز بفقدان المعلومات…
-
التعلم العميق متعدد الوسائط باستخدام بصريات انكسارية على الشريحة مع قدرة التدريب في الموقع
2024 | المؤلف: Junwei Cheng وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث شريحة شبكة عصبية بصرية انكسارية قابلة للتدريب (TDONN) مصممة لتعزيز قدرات التعلم العميق متعددة الأنماط في المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي (AIGC). تقتصر المعالجات العصبية الضوئية التقليدية على معالجة نمط بيانات واحد بسبب عدم كفاية تدريب المعلمات في المجال البصري. تتجاوز شريحة TDONN هذه القيود من خلال تمكين الاستدلال من خلال…
-
نموذج أساسي لتشخيص الأمراض النسيجية الحاسوبية ذات الجودة السريرية واكتشاف السرطانات النادرة
2024 | المؤلف: Eugene Vorontsov وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول القسم التقدم في علم الأمراض الحاسوبي الذي يسهل استخدام مجموعات بيانات أكبر بكثير من تلك المستخدمة تاريخياً. يبرز دور خوارزميات التعلم الذاتي، التي تسمح بتدريب النماذج بشكل فعال دون الحاجة إلى بيانات موسومة بشكل واسع. مساهم رئيسي في تحسين أداء نماذج الرؤية الحاسوبية في هذا المجال هو تطوير الشبكات العصبية العميقة على نطاق واسع،…
-
الصور الرمزية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تغير الطريقة التي نتعلم بها ونعلم: الفوائد والتحديات
2024 | المؤلف: Maximilian C. Fink وآخرون | المجلة: Frontiers in Education | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي التي أدت إلى إنشاء صور تعليمية متطورة قادرة على التفاعل مع المستخدمين من خلال المدخلات الصوتية واستجابات الصوت الاصطناعي. يحدد الإطار النظري لتطوير هذه الصور المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مميزًا إياها عن تقنيات التعليم التقليدية. يقدم البحث GPTAvatar، وهو صورة ذكاء اصطناعي متطورة…
-
توليد معزز بالاسترجاع باستخدام الرسوم البيانية المعرفية للإجابة على أسئلة خدمة العملاء
2024 | المؤلف: Zhentao Xu وآخرون | المجلة: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في مجال دعم العملاء الفني، يعد الاسترجاع الفعال للمشكلات السابقة أمرًا ضروريًا لحل الاستفسارات. غالبًا ما تعالج طرق الاسترجاع التقليدية في الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تذاكر تتبع المشكلات التاريخية كنص عادي، متجاهلة الهياكل الداخلية للمشكلات والعلاقات بين المشكلات، مما يعيق الأداء. يقدم هذا البحث طريقة جديدة للإجابة على الأسئلة تدمج RAG…
