الأبحاث في مجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)
-
الخداع الرقمي: الذكاء الاصطناعي التوليدي في الهندسة الاجتماعية والتصيد
2024 | المؤلف: Marc Schmitt وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول ورقة البحث التأثير الكبير للذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) على هجمات الهندسة الاجتماعية (SE)، مشددة على كيفية تعزيز التقدم في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) لكل من فعالية وتحديات الأمان في التفاعلات الرقمية. من خلال مراجعة منهجية، يحدد المؤلفون ثلاثة أعمدة رئيسية—إنشاء محتوى واقعي، استهداف متقدم وتخصيص، وبنية تحتية للهجوم الآلي—حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي…
-
تشكيل حزم قوي للاتصالات المدعومة من RIS: تعلم الميتا القائم على التدرج
2024 | المؤلف: Fenghao Zhu وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Wireless Communications | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تناقش هذه الفقرة التحديات والتقدم في أنظمة الاتصالات المدعومة بأسطح ذكية قابلة لإعادة التكوين (RIS)، مع التركيز بشكل خاص على تحسين مصفوفة الترميز المسبق في محطة القاعدة (BS) ومصفوفة تغيير الطور لعناصر RIS في الوقت نفسه. تنشأ الصعوبة الرئيسية من الطبيعة غير المحدبة لمشكلة التحسين وتغير بيئات الاتصال، والتي تكافح الطرق التقليدية للتحسين للتعامل معها…
-
التعلم العميق لتحليل سلسلة زمنية لصور الأقمار الصناعية: مراجعة
2024 | المؤلف: Lynn Miller وآخرون | المجلة: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه القسم نظرة عامة على فعالية تقنيات التعلم العميق المطبقة على سلسلة زمنية من صور الأقمار الصناعية (SITS) لنمذجة متغيرات مراقبة الأرض (EO). يبرز أن طرق التعلم العميق يمكن أن تلتقط بفعالية العلاقات المعقدة بين المتغيرات، متجاوزة تقنيات التعلم الآلي التقليدية والإحصائية. تم استخدام هياكل مختلفة من التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية…
-
TFB: نحو تقييم شامل وعادل لطرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية
2024 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث TFB، وهو معيار آلي لأساليب التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مصمم لتعزيز المقارنة التجريبية وتقييم تقنيات التنبؤ عبر مجالات متنوعة مثل المرور والطاقة والصحة والاقتصاد. يعالج TFB العيوب الحرجة في المعايير الحالية، بما في ذلك تغطية نطاق البيانات المحدودة، والتحيز ضد أساليب التنبؤ التقليدية، وعدم الاتساق في خطوط تقييم الأداء. من خلال دمج مجموعات…
-
استبيان حول اكتشاف البرمجيات الخبيثة باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Ahmed Bensaoud وآخرون | المجلة: Machine Learning with Applications | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والتقدم في اكتشاف وتصنيف البرمجيات الضارة باستخدام التعلم العميق (DL) عبر أنظمة التشغيل المختلفة، بما في ذلك MacOS وWindows وiOS وAndroid وLinux. يسلط الضوء على تعقيد المهمة، ونقص المعايير القياسية، وضرورة المزيد من البحث لتعزيز دقة الاكتشاف. يؤكد البحث على أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) والتعلم الآلي…
-
تحليل مقارن لتصنيف الصوت باستخدام ميزات MFCC وSTFT باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Mahendra Kumar Gourisaria وآخرون | المجلة: Discover Internet of Things | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)في سياق معالجة المعلومات الصوتية الآلية، تركز هذه الدراسة على تطوير نماذج تصنيف صوتية فعالة باستخدام خوارزميات متقدمة، وبشكل خاص معاملات التردد الميل (MFCCs) وتحويل فورييه قصير الأمد (STFT). تؤكد الدراسة على أهمية هذه النماذج في قطاعات متنوعة، بما في ذلك الأمن، والروبوتات، والتطبيقات التجارية، وخاصة في مهام مثل الكشف عن أصوات الصفارات. الهدف الرئيسي…