الأبحاث في مجلة: Information Fusion
-
التعميم خارج التوزيع في السلاسل الزمنية: استعراض
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات المرتبطة بالتعميم خارج التوزيع (OOD) في بيانات السلاسل الزمنية، لا سيما في البيئات الديناميكية والمتطورة. يسلط الضوء على التعقيدات الناشئة من تحولات التوزيع، والميزات الكامنة، والديناميات التعليمية غير الثابتة التي تعقد جهود التعميم OOD. يقدم المؤلفون مراجعة شاملة للمنهجيات في هذا المجال، منظمة حول ثلاثة أبعاد رئيسية: توزيع…
-
GC-Fed: التعلم الفيدرالي المركزي المتدرج مع مشاركة جزئية من العملاء
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث التعلم الفيدرالي المركزي المتدرج (GC-Fed)، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز أداء التعلم الفيدرالي (FL) في السيناريوهات التي تتميز بتنوع البيانات العالي والمشاركة الجزئية للعملاء. غالبًا ما تعتمد استراتيجيات التخفيف من الانجراف التقليدية على المراجع التاريخية، مثل التدرجات السابقة أو النماذج العالمية، مما يمكن أن يؤدي إلى تدريب غير مستقر عندما يشارك…
-
CSWin-UNet: UNet المحول مع نوافذ على شكل صليب لتقسيم الصور الطبية
2024 | المؤلف: Xiao Liu وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث CSWin-UNet، وهو هيكل جديد للتقسيم على شكل U يدمج آلية الانتباه الذاتي CSWin في إطار عمل UNet لتحسين تقسيم الصور الطبية. بينما تظهر الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) قيودًا بسبب تحيزاتها الاستقرائية، وتواجه طرق المحولات متطلبات حسابية عالية، فإن CSWin-UNet يعالج هذه التحديات بفعالية. يعزز الهيكل الكفاءة الحسابية وتفاعلات مجال الاستقبال من خلال الانتباه…
-
التقدم في تصنيف العيوب والتجزئة المعتمدة على سحابة النقاط للأنظمة الصناعية: مسح شامل
2024 | المؤلف: Anju Rani وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: علم الأرض (Geology)تقدم الورقة مراجعة شاملة للتطورات الحديثة في تقنيات التعلم العميق (DL) لمعالجة سحب النقاط ثلاثية الأبعاد (PCs) في مراقبة الحالة الصناعية (CM)، مع التركيز بشكل خاص على تصنيف شكل العيوب والتجزئة. تسلط الضوء على الأهمية المتزايدة لسحب النقاط ثلاثية الأبعاد عبر تطبيقات متنوعة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والقيادة الذاتية، مع معالجة التحديات الفريدة…