الأبحاث في مجلة: SN Computer Science
-
التقاء الرؤية باللغة: إطار عمل معزز بـ RAG لتشخيص أمراض القهوة ومساعدة المزارعين
2026 | المؤلف: Semanto Mondal وآخرون | المجلة: SN Computer Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نظام زراعة دقيقة مبتكر يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصمم لتعزيز تشخيص وعلاج أمراض النباتات، مع التركيز بشكل خاص على أمراض أوراق القهوة. يدمج هذا النظام تقنيات متقدمة، بما في ذلك الكشف عن الكائنات عبر نموذج YOLOv8 ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال إطار العمل المعزز بالاسترجاع (RAG). من خلال دمج هذه المنهجيات، لا يكتفي…
-
تعقيد حركة الكرة الكسري: تحليل مكاني زمني لتقييم أداء الفريق في كرة القدم
2026 | المؤلف: Ishara Bandara وآخرون | المجلة: SN Computer Science | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطوير إطار عمل جديد لتقييم أداء الفريق في كرة القدم من خلال التعقيد المكاني لحركة الكرة. تسلط الدراسة الضوء على قيود الأساليب التحليلية الحالية التي تركز بشكل أساسي على أحداث المباراة وتفاعلات اللاعبين، مما يبرز الحاجة إلى النظر في مسارات حركة الكرة. من خلال استخدام منهجية استخراج ميزات السلاسل…
-
TRAM: طريقة AcciMap المتعلقة بالاتصالات
2026 | المؤلف: Hans C. A. Wienen وآخرون | المجلة: SN Computer Science | المجال: تقنية الأشعة والموجات فوق الصوتية (Radiological and Ultrasound Technology)في هذا القسم، يؤكد المؤلفون على أهمية معالجة عواقب الحوادث في مجال الاتصالات بسرعة لتعزيز استقرار الشبكة ومرونتها. يسلطون الضوء على التمييز بين “الحادث” و”الخطأ” في سياق تحليل الحوادث، مشيرين إلى أنه بينما يتم تعريف الحوادث عادةً على أنها حالات قريبة من الفشل لا تسبب ضررًا، فإن مجال الاتصالات غالبًا ما يستخدم “الحادث” للإشارة إلى…
-
تصنيف إشارة EEG باستخدام هياكل التعلم العميق بناءً على تخيل الحركة لإعادة تأهيل الأطراف العلوية
2025 | المؤلف: Maryam Khoshkhooy Titkanlou وآخرون | المجلة: SN Computer Science | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول ورقة البحث تطوير واجهة دماغ-كمبيوتر (BCI) تتيح للأفراد ذوي الإعاقات الجسدية التحكم في الأجهزة باستخدام أفكارهم فقط، وبشكل خاص من خلال تخيل الحركة (MI) استنادًا إلى تخطيط الدماغ الكهربائي (EEGs). تركز الدراسة على تحسين دقة تصنيف إشارات MI باستخدام خوارزميتين للتعلم العميق: CNN-LSTM و CNN-Transformer. لمعالجة التحديات في تصنيف إشارات EEG، نفذ المؤلفون ثلاث…