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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: استخراج الميزات




  • تحسين التعرف على عواطف الكلام باستخدام محول الرؤية

    2024 | المؤلف: Samson Akinpelu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    في هذا البحث، تم تطوير نموذج جديد من Vision Transformer للتعرف على عواطف الكلام (SER) من خلال الاستفادة من الميل-سبكتروغرامات والميزات العميقة. يتضمن النموذج رأس متعدد الطبقات (MLP) بسيط بأبعاد 128 لاستخراج الميزات العميقة، إلى جانب تقنيات مثل التسطيح، والتجزئة، وحجم الباتش 32، وتضمين الموقع، والانتباه الذاتي، وطبقات رأس MLP. تقلل هذه البنية من التعقيد…


  • التقييم التلقائي متعدد الوسائط للألم الحاد من خلال مقاطع الفيديو الوجهية وإشارات معدل ضربات القلب باستخدام هياكل قائمة على المحولات

    2024 | المؤلف: Stefanos Gkikas وآخرون | المجلة: Frontiers in Pain Research | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    تقدم البحث إطار تقييم تلقائي متعدد الوسائط للألم الحاد، يدمج بين الفيديو وإشارات معدل ضربات القلب لتعزيز بروتوكولات إدارة الألم. يتكون الإطار من أربعة وحدات رئيسية: الوحدة المكانية لاستخراج تضمينات الفيديو، مشفر معدل ضربات القلب لرسم إشارات معدل ضربات القلب، AugmNet لتوليد تحسينات قائمة على التعلم، والوحدة الزمنية للتقييم النهائي للألم. تستخدم الوحدة المكانية استراتيجية…


  • التعرف على المشاعر باستخدام واجهات الدماغ-الكمبيوتر المعتمدة على تخطيط الدماغ: مراجعة أدبية منهجية

    2024 | المؤلف: Kübra Erat وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم هذه الورقة البحثية مراجعة منهجية للأدبيات حول أنظمة واجهة الدماغ-الكمبيوتر (BCI) المعتمدة على تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) للتعرف على العواطف، حيث تم تحليل 216 دراسة نشرت بين عامي 2016 و2020 عبر قواعد بيانات مختلفة. تشمل المراجعة جميع مكونات أنظمة BCI المعتمدة على EEG، بما في ذلك وحدات تحفيز الإشارة، وتقنيات معالجة الإشارة، وخوارزميات التصنيف.…


  • تحسين نظام كشف التسلل لإنترنت الأشياء: اختيار الميزات مقابل استخراج الميزات في التعلم الآلي

    2024 | المؤلف: Jing Li وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

    تبحث ورقة البحث في فعالية تقنيات تقليل الميزات—اختيار الميزات (FS) واستخراج الميزات (FE)—في سياق أنظمة كشف التسلل الشبكي (NIDS) لبيئات إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم مجموعة بيانات شبكة TON-IoT غير المتجانسة لتقييم أداء هذه التقنيات بناءً على مقاييس مثل الدقة، ودرجة F1، ووقت التشغيل لكل من مهام التصنيف الثنائي ومتعدد الفئات. تشير النتائج إلى أن FE…


  • تصنيف طيف الأشعة السينية المعززة بالتعلم العميق

    2024 | المؤلف: Velibor Andrić وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الآثار (Archeology)

    تتناول ورقة البحث تطبيق قياس الفلورية بالأشعة السينية المشتتة للطاقة (EDXRF) في تحليل المواد المستخدمة في الأغراض الثقافية، وخاصة اللوحات القماشية. تقليديًا، يتم إخضاع البيانات المستمدة من EDXRF لتحليل متعدد المتغيرات للدراسات الأثرية؛ ومع ذلك، تسلط الورقة الضوء على الاستخدام المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز سرعة ودقة معالجة البيانات. على وجه التحديد، تم تطوير…


  • ERTNet: إطار عمل قابل للتفسير قائم على المحولات للتعرف على مشاعر EEG

    2024 | المؤلف: Ruixiang Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

    تقدم البحث إطارًا مبتكرًا للتعرف على المشاعر باستخدام إشارات EEG، معالجًا قيود الطرق التقليدية من خلال بنية هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والمحولات. يتيح هذا النهج عزل الميزات المهمة من بيانات EEG مع تقليل الضوضاء عالية التردد، مما يعزز قابلية تفسير نماذج التعلم العميق. حقق الإطار معدلات دقة ملحوظة بلغت 74.23% ± 2.59%…


  • شبكات عصبية كابسول محسّنة لتصنيف أمراض أوراق الطماطم

    2024 | المؤلف: Lobna M. Abouelmagd وآخرون | المجلة: EURASIP Journal on Image and Video Processing | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق الطماطم باستخدام شبكة عصبية كبسولية محسّنة (CapsNet). غالبًا ما تكافح الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) في التقاط العلاقات المكانية في الصور، وهو أمر حاسم لتحديد الخصائص المحددة لأمراض الأوراق. تستفيد منهجية CapsNet المقترحة من تقنيات تعزيز البيانات والمعالجة المسبقة لتحسين التدريب، محققة دقة مثيرة للإعجاب تبلغ…


←السابق
1 2 3 4

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