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)



  • عندما تلتقي نماذج اللغة الكبيرة بالتخصيص: آفاق التحديات والفرص

    2024 | المؤلف: Jing Chen وآخرون | المجلة: World Wide Web | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تناقش هذه الفقرة التأثير التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجال التخصيص. تتميز هذه النماذج بتدريبها الواسع ومقاييس المعلمات، حيث تظهر قدرات تشبه الإنسان في فهم اللغة وتوليدها، فضلاً عن التفكير السليم. هذا التقدم يغير نموذج التخصيص من تصفية المعلومات السلبية—التي تتميز بها أنظمة التوصية التقليدية ومحركات البحث—إلى تفاعل نشط…


  • الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: استبيان للاحتياجات والتقنيات والتطبيقات والاتجاهات المستقبلية

    2024 | المؤلف: Melkamu Abay Mersha وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات التي تطرحها الطبيعة الغامضة لنماذج الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما في المجالات الحرجة مثل الرعاية الصحية والمالية والمركبات المستقلة. يظهر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) كحل لهذه التحديات من خلال تقديم الشفافية والمساءلة والعدالة من خلال تفسيرات لقرارات ونبؤات النموذج. بينما استكشفت الدراسات السابقة المفاهيم والمبادئ الأساسية لـ…


  • تصور التحقق المتقاطع: دليل سردي للطرق المتقدمة

    2024 | المؤلف: Johannes Allgaier وآخرون | المجلة: Machine Learning and Knowledge Extraction | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تستكشف هذه الدراسة المشهد المعقد لتقنيات التحقق المتبادل (CV) المستخدمة في تعلم الآلة لتقييم واختيار النماذج. تسلط الضوء على الصعوبات التي يواجهها الممارسون في اختيار الطريقة الأكثر ملاءمة من مجموعة واسعة من الخيارات. لمعالجة ذلك، تهدف الورقة إلى توحيد المصطلحات الرئيسية المتعلقة بالتحقق المتبادل، مثل المجموعات، والمجموعات الفرعية، والطيات، والعينات، مع تقديم نظرة شاملة على…


  • خوارزمية محسّنة لتحسين الذئب الرمادي لحل مشاكل التحسين الوظيفي وتصميم الهندسة

    2024 | المؤلف: Yihui Qiu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم البحث خوارزمية جديدة لتحسين تحسين الذئب الرمادي (IGWO) تعتمد على دمج استراتيجيات متعددة، مصممة لتعزيز أداء خوارزمية الذئب الرمادي التقليدية (GWO) في حل مشاكل التحسين عبر مجالات الهندسة المختلفة. تتضمن IGWO ثلاث استراتيجيات رئيسية: تحسين السكان الأوليين من خلال خوارزمية التعلم العكسي لتصوير العدسات، واستراتيجية تقارب معلمات التحكم غير الخطية باستخدام التغير الجيبي لتحقيق…


  • OpenMedLM: يمكن أن يتفوق هندسة الطلبات على الضبط الدقيق في الإجابة على الأسئلة الطبية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر

    2024 | المؤلف: Jenish Maharjan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم البحث OpenMedLM، وهي منصة مفتوحة المصدر مصممة لتعزيز أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في التطبيقات الطبية. بينما تتطلب النماذج التقليدية المملوكة تعديلات دقيقة واسعة وبيانات متخصصة، يظهر OpenMedLM أن نماذج الأساس مفتوحة المصدر يمكن أن تحقق نتائج رائدة (SOTA) دون هذه القيود. قامت الدراسة بتقييم مجموعة متنوعة من نماذج LLMs مفتوحة المصدر تتراوح من…


  • المعرفة والمواقف والأخلاقيات المدركة بشأن استخدام ChatGPT بين طلاب الجامعات من الجيل Z

    2024 | المؤلف: Benicio Gonzalo Acosta Enríquez وآخرون | المجلة: International Journal for Educational Integrity | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    لقد حول دمج الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة ChatGPT، في التعليم العالي (HE) بشكل كبير التعليم والتعلم، خاصة بين طلاب الجامعات من الجيل Z في بيرو. كشفت دراسة شملت استبيانًا عبر الإنترنت لـ 201 طالبًا في التعليم العالي أنه بينما المعرفة والمواقف الإيجابية تجاه ChatGPT شائعة، إلا أنها لا تؤدي بالضرورة إلى اعتماد فعال واستخدام. أكدت…


  • زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات

    2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…


  • مساعد ذكاء اصطناعي توليدي متعدد الوسائط لعلم الأمراض البشري

    2024 | المؤلف: Ming Y. Lu وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تحدد هذه القسم المراحل النهائية من عملية نشر ورقة البحث، مع التأكيد على أهمية تحرير النسخ ومراجعة التدقيق. ويبرز أن هذه الخطوات حاسمة لضمان دقة ووضوح المحتوى قبل نشر الورقة في نسختها النهائية. بالإضافة إلى ذلك، يشير إلى أنه قد يتم تحديد أخطاء أثناء الإنتاج قد تؤثر على محتوى الورقة، ويعيد التأكيد على أن جميع…


  • توليد أزواج الفوتونات المتشابكة القابلة للتعديل في بلورة سائلة

    2024 | المؤلف: Vitaliy Sultanov وآخرون | المجلة: Nature | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون توليد أزواج الفوتونات في البلورات السائلة النيماتية الفيروكهربائية (FNLCs)، مع تسليط الضوء على خصائصها غير الخطية الفريدة التي تسمح بالتلاعب الديناميكي في اتجاه الجزيئات. من خلال إعداد عينات بتواءات جزيئية متغيرة (0، π/2، و π)، يظهرون توليدًا متماسكًا لأزواج الفوتونات عبر التحويل التلقائي البارامتري (SPDC) تحت مضخة ليزر مستمرة. تشير…


  • استكشاف العلاقة بين الدردشة الآلية واستعادة فشل الخدمة وولاء العملاء: منظور الإحباط-العدوان

    2024 | المؤلف: Wilson Ozuem وآخرون | المجلة: Psychology and Marketing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تستكشف هذه الفقرة من البحث دور استعادة الخدمة التي يقودها الروبوتات المحادثة في تعزيز ولاء العملاء، مع معالجة النتائج غير الحاسمة للدراسات السابقة. مستندة إلى الظواهر الهرمنيوطيقية ونظرية الإحباط-العدوان، أجرى المؤلفون 47 مقابلة متعمقة مع جيل الألفية في الولايات المتحدة وفرنسا وإيطاليا والمملكة المتحدة. يكشف التحليل الموضوعي للبيانات عن مساهمتين رئيسيتين: أولاً، يحدد الديناميات بين…


←السابق
1 … 95 96 97 98 99 … 105
التالي→

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