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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نموذج تمييزي




  • AMEEGNet: شبكة EEGNet متعددة المقاييس المعتمدة على الانتباه لفك تشفير صور الحركة الفعالة

    2025 | المؤلف: Xuejian Wu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neurorobotics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    في التطورات الأخيرة في تكنولوجيا واجهة الدماغ-الكمبيوتر (BCI)، أظهرت إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) المستمدة من تخيل الحركة (MI) وعدًا، خاصة في إعادة تأهيل المرضى المشلولين. ومع ذلك، فإن نسبة الإشارة إلى الضوضاء المنخفضة المرتبطة بـ MI EEG تطرح تحديات كبيرة للتشفير الفعال، مما يحد من تقدم BCI. يقدم هذا البحث شبكة EEGNet متعددة المقاييس…


  • نموذج GRU–CNN لاكتشاف الانتباه السمعي باستخدام تحليل الحالة الدقيقة وتحليل التكرار

    2024 | المؤلف: MohammadReza EskandariNasab وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تبحث هذه الدراسة في الكشف عن الانتباه السمعي (AAD) من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) متعددة القنوات، مع التركيز على كيفية تركيز المستمعين على متحدث مستهدف وسط متحدثين متنافسين. تستخدم الدراسة تحليلات الحالة الدقيقة وتحليل تكرار الكوانتيشن لاستخراج ميزات ديناميكية تعكس تغييرات حالة الدماغ أثناء المهام المعرفية. يتم تحديد مجموعة ميزات محسّنة من…


  • ما وراء التمييز: تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية والتحديات الأخلاقية في الطب النفسي الشرعي

    2024 | المؤلف: Leda Tortora | المجلة: Frontiers in Psychiatry | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)

    تستكشف الورقة الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في الطب النفسي الشرعي والعدالة الجنائية، مقارنةً بأساليب الذكاء الاصطناعي التقليدية التمييزية. إن قدرة GenAI على توليد بيانات واقعية وتحليل محتوى غير منظم متنوع تقدم فرصًا لتعزيز تقييمات المخاطر، ودعم التشخيص، وخطط العلاج، بينما تمهد أيضًا الطريق لتطبيقات مبتكرة في التدريب والتعليم. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى…


  • تصنيف أورام الدماغ: نهج جديد يدمج GLCM و LBP وميزات مركبة

    2024 | المؤلف: G. Dheepak وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم البحث نهجًا جديدًا لتحديد الأورام وتصنيفها، معالجًا القيود التي تفرضها الفحوصات اليدوية التقليدية للصور، والتي غالبًا ما تكون مستهلكة للوقت وذات طابع شخصي. تجمع الطريقة المقترحة بين ميزات مصفوفة التكرار الرمادي (GLCM) وميزات النمط الثنائي المحلي (LBP) لإجراء تحليل كمي لصور أورام الدماغ، مستهدفةً بشكل خاص الأورام الدبقية، والأورام السحائية، وأورام الغدة النخامية. الابتكار…


  • الكشف عن سرطان الخلايا الحرشفية الفموية باستخدام EfficientNet على الصور النسيجية

    2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول ورقة البحث التحديات الكبيرة في تشخيص سرطان الخلايا الحرشفية الفموية (OSCC) بسبب قيود الأساليب التشخيصية الحالية. لمواجهة هذه المشكلة، طورت الدراسة نموذج تعلم عميق مخصص يعتمد على بنية EfficientNetB3، تم تدريبه على مجموعة بيانات تتكون من 1224 صورة نسيجية من 230 مريضًا. كان الهدف من النموذج هو التمييز بين الظهارة الفموية الطبيعية وأنسجة OSCC،…


  • طريقة تجميع محسنة لشبكات الأعصاب التلافيفية

    2024 | المؤلف: Lei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم ورقة البحث طبقة تجميع جديدة، تُسمى T-Max-Avg، مصممة لتعزيز استخراج الميزات في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تؤدي طرق التجميع التقليدية، مثل التجميع الأقصى والتجميع المتوسط، غالبًا إلى فقدان المعلومات على الرغم من كفاءتها في تقليل الأبعاد المكانية. تُدخل طبقة التجميع T-Max-Avg معلمة عتبة $T$ التي تسمح باختيار أعلى $K$ بكسلات متفاعلة، مما يمكّن من…


  • نموذج قابل للتفسير يعتمد على تعلم الرسوم البيانية لتشخيص مرض باركنسون باستخدام تخطيط الدماغ المتعلق بالصوت

    2024 | المؤلف: Shuzhi Zhao وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تتناول هذه الدراسة التباين السريري لمرض باركنسون (PD) والتحديات في تحديد العلامات الحيوية الموثوقة لتخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). بينما تم تطبيق التعلم الآلي على تخطيط الدماغ الكهربائي في حالة الراحة لتشخيص مرض باركنسون، فإن فعاليته محدودة من خلال قابلية تفسير الميزات والتباين الفطري لبيانات حالة الراحة. تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق جديد، معالجة إشارات…


  • تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي

    2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…


  • DeGCN: الشبكات التلافيفية القابلة للتشويه للتعرف على الحركة المعتمدة على الهيكل العظمي

    2024 | المؤلف: Woomin Myung وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Image Processing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث شبكة الالتواء الرسومية التلافيفية (DeGCN)، وهي إطار عمل جديد مصمم للتعرف على الأفعال المعتمدة على الهيكل العظمي، والذي يعالج القيود في الشبكات التلافيفية الرسومية الحالية (GCNs). غالبًا ما تستخدم GCNs التقليدية أنماط تجميع رسائل صارمة، والتي تفشل في حساب التباين داخل الفئة ويمكن أن تتضمن اتصالات غير ذات صلة في تسلسلات الهيكل العظمي.…


←السابق
1 2

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