تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. التعلم العميق

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق




  • التعلم الآلي مقابل ملاءمة توزيع الطاقة الطيفية: تحليل مقارن للدقة في تقدير كتلة النجوم

    2026 | المؤلف: Vahid Asadi وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)

    تقيّم هذه الدراسة أداء طرق تعلم الآلة (ML)، وبشكل خاص خوارزمية t-SNE البارامترية (Pt-SNE)، مقارنة بتقنيات تركيب توزيع الطاقة الطيفية التقليدية (SED)، كما هو موضح في LePhare، لتقدير كتل النجوم في مجرات مشابهة لـ COSMOS المستمدة من محاكاة Horizon-AGN. تستند المقارنة إلى بيئة مسيطر عليها مع كتل حقيقية معروفة، مما يسمح بتقييم مباشر للدقة والتحيز…


  • إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي للكشف الدقيق عن مرض الزهايمر في تخطيط الدماغ

    2026 | المؤلف: B. Hemalatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تتناول هذه الورقة البحثية تحديات الكشف المبكر عن مرض الزهايمر (AD) باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، وهو أداة تشخيصية غير جراحية وفعالة من حيث التكلفة. غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية لتخطيط الدماغ الكهربائي لاستخراج ميزات معلوماتية بدقة من إشارات الدماغ المعقدة، مما يحد من أدائها التشخيصي. للتغلب على هذه القيود، تقترح الدراسة إطار عمل جديد…


  • كشف عنف الفيديو باستخدام VGG19 المدرب مسبقًا مع المنطق اليدوي، وطبقات LSTM وطبقات Bi-LSTM

    2026 | المؤلف: Pablo Negre وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تبحث ورقة البحث في فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لاكتشاف العنف في الفيديو، مع التركيز على مساهمات النمذجة الزمنية مقابل التمثيلات على مستوى الإطار. باستخدام إطار تجريبي منهجي، تقيم الدراسة أداء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المدمجة مع طبقات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) و Bi-LSTM عبر ثلاثة مجموعات بيانات مرجعية: قتال الهوكي، تدفق العنف، و…


  • مجموعة الشبكات العصبية العميقة الهجينة لاكتشاف الاحتيال المالي الذكي

    2026 | المؤلف: M.VICTORIA VIMALA VIJI وآخرون | المجلة: JOURNAL OF ADVANCE AND FUTURE RESEARCH | المجال: المحاسبة (Accounting)

    النمو السريع للخدمات المالية الرقمية قد زاد بشكل كبير من المعاملات عبر الإنترنت، مما أدى إلى زيادة خطر الاحتيال المالي، والذي يشكل تحديات كبيرة للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية وبوابات الدفع. غالبًا ما تكافح طرق الكشف عن الاحتيال التقليدية، مثل الأنظمة القائمة على القواعد وخوارزميات التعلم الآلي القياسية، لتحديد الأنماط الاحتيالية المتطورة بسبب قيودها في معالجة…


  • طرق بناء وجهات التعلم التبايني البياني في أنظمة التوصية: استعراض

    2026 | المؤلف: Zhihang Yi وآخرون | المجلة: Frontiers of Computer Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في أنظمة التوصية من خلال عدسة التعلم المتباين على الرسم البياني (GCL)، خاصة في معالجة التحديات مثل ندرة البيانات ومشكلة البداية الباردة. يقترح المؤلفون إطارًا هيكليًا وتصنيفًا لبناء العرض في GCL، مصنفين الأساليب إلى ثلاثة أنواع: توليد الهيكل، توليد الميزات، وتوليد الوضعية. يتم فحص كل فئة بالتفصيل، مع…


  • SBTM: توقع نوبات الصرع من إشارة EEG باستخدام التعلم العميق في مراقبة الرعاية الصحية الذكية المدعومة بتقنية البلوكشين مع شبكة إنترنت الأشياء

    2026 | المؤلف: Abhishek Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل ذكي لمراقبة الرعاية الصحية، يسمى شبكة الذاكرة القصيرة المدى ثنائية الاتجاه المعتمدة على تحسين سبزيلا (SBTM)، تهدف إلى توقع نوبات الصرع. يتم التأكيد على أهمية الكشف المبكر عن النوبات، حيث يمكن أن يقلل من المخاطر المرتبطة بإصابات الدماغ الشديدة ويعزز جودة الحياة للأفراد المتأثرين. يستفيد نموذج SBTM من بنية Bi-LSTM…


  • نهج تعلم عميق احتمالي لتجزئة المشيمية في اضطراب طيف التوحد

    2026 | المؤلف: Filippo Bargagna وآخرون | المجلة: NPP—Digital Psychiatry and Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    يلعب المشيماء دورًا حاسمًا كحاجز بين دماغ الدم والسائل الدماغي الشوكي، مما يؤثر على الوظائف المناعية العصبية. تم ملاحظة تغييرات شكلية في المشيماء لدى بعض الأفراد المصابين باضطراب طيف التوحد (ASD). لتسهيل دراسات سكانية أكبر، تم تطوير أداة تقسيم تلقائية، وهي تقسيم المشيماء التلقائي (ASCHOPLEX). يمكن ضبط هذا النموذج القائم على التعلم العميق باستخدام بيانات…


  • LeafSightX: نموذج دمج CNN معزز بالانتباه القابل للتفسير لتحديد أمراض أوراق التفاح

    2026 | المؤلف: Md. Ehsanul Haque وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم البحث LeafSightX، وهو هيكل معماري جديد للتعلم العميق ذو عمودين مصمم للتعرف السريع والدقيق على أمراض أوراق التفاح، مما يعالج التحديات الكبيرة في الزراعة الدقيقة مثل محدودية القابلية للتعميم، وقابلية التفسير، والحساسية تجاه التحولات في المجال. من خلال دمج الميزات من DenseNet201 و InceptionV3 مع تقنيات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA)، يعزز LeafSightX كل…


  • تحليل تجريبي مقارن لاكتشاف اضطرابات الغدة الدرقية القوية باستخدام تقنيات التعلم الآلي

    2026 | المؤلف: Jiachen Zhong وآخرون | المجلة: Journal of Electrical Systems and Information Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تستكشف هذه الدراسة توقع مرض الغدة الدرقية، الذي يؤثر على حوالي 20 مليون أمريكي، من خلال تقييم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة على مجموعة بيانات معدة جيدًا تحتوي على 9,172 ملاحظة. تشمل النماذج التي تم تحليلها الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات الدعم الشعاعي، وXGBoost، وLightGBM، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والشبكات العصبية الكثيفة…


  • deepmriprep: معالجة مسبقة للمورفومترية المعتمدة على الفوكسل عبر الشبكات العصبية العميقة

    2026 | المؤلف: L. Fisch وآخرون | المجلة: Nature Computational Science | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)

    تقدم هذه القسم deepmriprep، وهو خط أنابيب جديد للمعالجة المسبقة لتحليل قياس الشكل القائم على الفوكسل (VBM) لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ذات الوزن T1، والذي يستخدم الشبكات العصبية لتعزيز كفاءة ودقة خطوات المعالجة المسبقة. يتفوق deepmriprep بشكل كبير على صندوق الأدوات الرائد الحالي، CAT12، حيث يحقق سرعة معالجة أسرع بـ 37 مرة مع الحفاظ…


←السابق
1 … 10 11 12 13 14 … 74
التالي→

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