الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
مقارنة نماذج التعلم العميق للكشف عن العضات المتقاطعة في الصور الفموية ثنائية الأبعاد
2024 | المؤلف: Beatrice Noeldeke وآخرون | المجلة: Head & Face Medicine | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تستكشف هذه الدراسة تطبيق الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمساعدة أطباء الأسنان ذوي الخبرة المحدودة في اكتشاف العضات المتقاطعة من خلال تحليل الصور الفموية ثنائية الأبعاد. تم استخدام ما مجموعه 676 صورة من 311 مريضًا تقويم الأسنان لتدريب وتقييم ستة هياكل مختلفة من CNN: DenseNet و EfficientNet و MobileNet و ResNet18 و ResNet50 و Xception. كانت…
-
نهج قائم على التعلم العميق: نموذج تلقائي لتصنيف التهاب اللثة باستخدام استراتيجية إزالة اللثة
2024 | المؤلف: Chang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تركز هذه الدراسة على تطوير شبكة تعلم عميق تهدف إلى التقييم التلقائي لالتهاب اللثة، وهو مؤشر حاسم في التهاب اللثة. استخدم الباحثون تقنية التوزيع الاحتمالي للجيران (t-SNE) لتقليل الأبعاد وبنوا شبكة عصبية تلافيفية (CNN) تعتمد على DenseNet لتحديد وتقييم التهاب اللثة. لتحسين أداء النموذج، تم تقديم خوارزمية جديدة لإزالة الأسنان، إلى جانب تطبيق مشفر Grad-CAM++…
-
الكشف عن الأمراض المعتمد على التعلم العميق في أوراق قصب السكر: تقييم نماذج EfficientNet
2024 | المؤلف: İsmail Kunduracıoğlu وآخرون | المجلة: Journal of Operations Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة لاكتشاف الأمراض في قصب السكر، وهو محصول مسؤول عن 75% من إنتاج السكر العالمي. تعتبر طرق التشخيص اليدوي التقليدية غير فعالة وغالبًا ما تكون غير دقيقة، مما دفع إلى تطوير نهج قائم على التعلم العميق لاكتشاف الأمراض بشكل موثوق في أوراق قصب السكر. باستخدام مجموعة بيانات أوراق قصب السكر، التي…
-
نموذج دمج عميق لتوقع سوق الأسهم باستخدام عناوين الأخبار وبيانات السلاسل الزمنية
2024 | المؤلف: Pin‐Yu Chen وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية نموذج تعلم عميق متعدد الوسائط جديد لتوقع اتجاهات الأسهم، مع معالجة تعقيدات سوق الأسهم من خلال دمج مصادر بيانات متعددة. يجمع الهيكل المقترح بين نموذج يعتمد على BERT، تم ضبطه بدقة على الأخبار المالية، مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الأنماط الزمنية في أسعار الأسهم والمؤشرات الفنية. يتم إثبات…
-
توقعات AlphaFold للأشكال المتغيرة مدفوعة بتذكر الهيكل
2024 | المؤلف: Devlina Chakravarty وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تبحث الدراسة في القدرات التنبؤية لـ AlphaFold (AF)، وخاصة في سياق بروتينات تغيير الطي، التي يمكن أن تتبنى أشكال هيكلية متعددة. تكشف الدراسة أن AF هو متنبئ ضعيف لتغيير الطي، حيث حقق معدل نجاح يبلغ 35% فقط للبروتينات التي من المحتمل أن تكون مدرجة في مجموعات التدريب الخاصة به. ومن الجدير بالذكر أن نجاحات النموذج…
-
التنبؤ القائم على التعلم العميق لمؤشر استخراج الأسنان المكسورة باستخدام الأشعة السينية البانورامية
2024 | المؤلف: Sae Byeol Mun وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تدرس الدراسة جدوى استخدام تقنيات التعلم العميق للتنبؤ بمؤشرات استخراج الأسنان المتشققة بناءً على الأشعة السينية البانورامية. تم تحليل ما مجموعه 418 سنًا، تتكون من 209 أسنان طبيعية و209 أسنان متشققة، لتدريب واختبار نموذج التعلم العميق. تم تقييم أداء تشخيص الأسنان المتشققة باستخدام ثلاث هياكل مختلفة: InceptionV3 وResNet50 وEfficientNetB0، مع نهج التحقق المتقاطع بخمسة أضعاف…
-
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…
-
مسح شامل لنماذج كشف الكائنات الخفيفة المعتمدة على التعلم العميق للأجهزة الطرفية
2024 | المؤلف: Payal Mittal | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الدراسة تطوير نماذج كشف الكائنات الخفيفة المعتمدة على التعلم العميق والمُحسّنة للأجهزة الطرفية، استجابةً للطلب المتزايد على نماذج دقيقة وسريعة ومنخفضة الكمون. توفر الدراسة نظرة شاملة على طرق كشف الكائنات الخفيفة الحديثة، موضحةً الهياكل الأساسية المستخدمة عادةً، مثل ShuffleNet و MobileNetV2. تناقش الورقة عمليات التدريب والاستدلال ذات الصلة بتطبيقات التعلم العميق على الأجهزة…
-
كشف التزييف العميق باستخدام محولات الرؤية التلافيفية والشبكات العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: Ahmed Hatem Soudy وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتعلم العميق (DL) لاكتشاف التزييف العميق، حيث تتناول التحديات التي تطرحها زيادة تعقيد مقاطع الفيديو المزيفة. يتكون النظام المقترح من ثلاثة مكونات رئيسية: المعالجة المسبقة، والاكتشاف، والتنبؤ. تتضمن المعالجة المسبقة استخراج الإطارات، واكتشاف الوجه، والمحاذاة، وقص الميزات، باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاكتشاف ميزات الوجه المحددة مثل العيون والأنف. يتم…