الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: استدلال منخفض الطاقة
-
نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة لبطاريات الليثيوم أيون بناءً على طيف الامتزاز الكهربائي الكيميائي TinyML models for SoH estimation of lithium-ion batteries based on Electrochemical Impedance Spectroscopy
2026 | المؤلف: | المجلة: Journal of Power Sources | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية تطوير نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة (SoH) للبطاريات باستخدام بيانات طيف الامتصاص الكهربائي (EIS). يتم استكشاف منهجيتين: الطريقة A، التي تستخدم نموذج دائرة مكافئ (ECM)، والطريقة B، التي تستفيد من بيانات EIS الخام. تشير النتائج إلى أن الطريقة B، وخاصة نموذج الشبكة العصبية الالتفافية-وحدة التكرار المغلقة (CNN-GRU)، تتفوق على الطريقة A،…
-
تحسين التعلم العميق القائم على الانتباه الهجين لتصنيف نضج الأفوكادو على الأجهزة ذات الموارد المحدودة Enhanced hybrid attention deep learning for avocado ripeness classification on resource constrained devices
2026 | المؤلف: Sumitra Nuanmeesri | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة مع انتباه (HACNN) مبتكر مصمم لتصنيف نضج الأفوكادو على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. يدمج نموذج HACNN آليات انتباه متعددة، بما في ذلك وحدات الانتباه المكاني والقنوي والذاتي، لتعزيز استخراج الميزات المحلية مع التقاط العلاقات العالمية داخل البيانات. يتناول هذا النهج قيود وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM)، التي…