الأبحاث في مجلة: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking
-
LLM4WM: تكييف LLM للمهام المتعددة اللاسلكية LLM4WM: Adapting LLM for Wireless Multi-Tasking
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث LLM4WM، وهو إطار عمل لتعديل نموذج اللغة الكبير (LLM) متعدد المهام مصمم خصيصًا للمهام المرتبطة بالقنوات في الاتصالات اللاسلكية. من خلال استخدام نهج مزيج من الخبراء مع التكيف منخفض الرتبة (MoE-LoRA)، يسهل LLM4WM نقل المعرفة العامة من LLM مدرب مسبقًا إلى مهام متنوعة، مما يعزز تصميم النظام من خلال التعلم المشترك بناءً على…
-
ExposNet: إطار تعلم عميق لتوقع التعرض للمجالات الكهرومغناطيسية في البيئات الحضرية المعقدة
2026 | المؤلف: Yarui Zhang وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق، ExposNet، يهدف إلى توقع مستويات المجال الكهربائي (E-field) في البيئات الحضرية المعقدة، وهو أمر ضروري لمراقبة التعرض للمجالات الكهرومغناطيسية ذات الترددات الراديوية (RF-EMF) من الشبكات الخلوية. يوضح الدراسة بناء مجموعة بيانات تدريب شاملة تدمج قياسات اختبار القيادة من العالم الحقيقي، ومعلومات هوائي محطة القاعدة (BSA)، والبيانات الجغرافية. على عكس…
-
نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الحوادث السيبرانية والاستجابة لها بكفاءة وفعالية في بيئات السحابة
2025 | المؤلف: Mohammed Ashfaaq M. Farzaan وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول هذه الورقة البحثية التعقيد المتزايد للتهديدات السيبرانية في بيئات السحابة من خلال اقتراح نظام استجابة للحوادث السيبرانية مدفوع بالذكاء الاصطناعي مبتكر ومخصص لمنصات مثل Google Cloud وMicrosoft Azure. يستفيد النظام من تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) المتقدمة لتعزيز كفاءة وفعالية استجابة الحوادث. تشمل المكونات الرئيسية خط أنابيب آلي يدمج تصنيف حركة الشبكة،…