الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الإفراط في التخصيص

KNexPHENIX: سير عمل قائم على PHENIX لتحسين نماذج الهيكل البلوري والتبريد الإلكتروني

2026 | المؤلف: Suparno Nandi وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)

يتناول القسم تطوير وتقييم “KNexPHENIX”، وهو سير عمل شبه آلي مبني على برنامج PHENIX لتكرير الهياكل الجزيئية الكبيرة المستمدة من المجهر الإلكتروني بالتبريد (cryo-EM) والتبلور بالأشعة السينية. لقد أبرز الزيادة الأسية في الهياكل في بنك بيانات البروتين (PDB) التحديات في تكرير النماذج الذرية بدقة من الخرائط التجريبية. بينما يعتبر تكرير PHENIX القياسي متاحًا وسريعًا، إلا…
فحص حراري موجه بواسطة الوصف لامتصاص $\hbox {H}_2$ على جزيئات نانوية من أناتاز مضافة ذرة واحدة مع تعلم آلي قابل للتفسير

2026 | المؤلف: Mustafa Kurban وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)

تقدم هذه الدراسة سير عمل موجه بواسطة موصوفات للتحقيق في امتصاص الهيدروجين (H₂) على جزيئات نانوية من TiO₂ الأناتاز النقية والمخدرة بذرة واحدة. باستخدام حسابات الربط الضيق للوظائف الكثافة (DFTB)، والموصوفات المفاهيمية لـ DFT، والنمذجة الديناميكية الحرارية، تستكشف الدراسة بشكل منهجي كيف يؤثر استبدال ذرة التيتانيوم (Ti) السطحية بمخدرات مختلفة (Al، Fe، Hf، La، Mo،…
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19

2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
إطار عمل جديد لشبكة عصبية تلافيفية كمومية للتصنيف المعزز كمومياً للصور الملونة المرقمة

2026 | المؤلف: Chisomo Daka وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

يقدم القسم نظرة عامة على الشبكة العصبية الكمومية الالتفافية الجديدة (No-QCNN)، وهي نموذج هجين كمومي-تقليدي مصمم لمعالجة قيود الشبكات العصبية الالتفافية التقليدية (CNNs) في التعامل مع مجموعات بيانات الصور الكبيرة والمعقدة. على عكس الهياكل الهجينة الحديثة التي تتضمن كتل CNN التقليدية، تستخدم No-QCNN خط أنابيب كمومي للتفاف-تجميع من البداية إلى النهاية. تستخدم مصنف كمومي متغير…
تقنيات التخفيف من الإفراط في التكيف في التعلم الآلي: مراجعة شاملة، تصنيف، ودليل عملي

2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تتناول ورقة البحث القضية المستمرة للتكيف المفرط في تعلم الآلة، وخاصة ضمن نماذج التعلم العميق المفرطة المعلمات. من خلال مراجعة سردية لحوالي 95 دراسة أساسية مستمدة من قواعد بيانات أكاديمية متنوعة، يقوم المؤلفون بتجميع الآليات والافتراضات والأدلة التجريبية المتعلقة باستراتيجيات التخفيف البارزة للتكيف المفرط. يصنفون هذه التقنيات إلى تصنيف موحد يتكون من خمسة عائلات: طرق…
نموذج التعلم العميق الهجين CNN-transformer لتوقع أسعار السلع الزراعية

2026 | المؤلف: B. S. Varshini وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تؤكد ورقة البحث على الدور الحاسم للزراعة في الأمن الغذائي والنمو الاقتصادي، خاصة في البلدان النامية مثل الهند، مع تسليط الضوء على عدم استقرار الأسواق الزراعية بسبب عوامل مختلفة مثل ديناميات العرض والطلب، وتغير المناخ، والتدخلات السياسية. يتطلب هذا التقلب توقعات دقيقة لأسعار السلع الزراعية لمساعدة صانعي القرار من المزارعين والتجار وصانعي السياسات. لمعالجة قيود…
نهج تعلم عميق موحد لأمان الشبكات المعرفة بالبرمجيات مع اختيار ميزات محسّن كمي وهندسة شبكة MSDC هجينة

2026 | المؤلف: S. Rohith وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

تقدم البحث LightIDS-SDN، وهو إطار عمل للكشف عن التسلل موحد ومفسر مصمم لبيئات الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، ويعالج التعقيد المتزايد للهجمات السيبرانية. في قلب هذا الإطار يوجد خوارزمية DFE-GQPSO، التي تعمل على تحسين اختيار الميزات من خلال تقليل التكرار مع الحفاظ على دقة الكشف العالية. تستخدم البنية نموذج تعلم عميق هجين، MSDC-Net، الذي يدمج طبقات…
إطار التعلم العميق الهجين ومنطق الضباب للكشف عن أمراض الطماطم وتصنيفها بشكل قوي

2026 | المؤلف: Satrughan Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)

تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…
تقييم مركزي للبيانات لنماذج الكشف عن التسلل الفيدرالية في شبكات إنترنت الأشياء

2026 | المؤلف: Muhammad Ahmad Bilal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية التعلم الفيدرالي (FL) في أنظمة كشف التسلل (IDS) ضمن بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحديات المتعلقة بالبيانات الموزعة والخصوصية. تستخدم الدراسة ثلاث مجموعات بيانات متميزة—Edge-IIoTset (2022)، CIC-IoT2023، وTII-SSRC-23 (2023)—تختلف في أنواع الأجهزة، وتوزيعات الميزات، وطرق الهجوم. من خلال تقييم ثلاثة خوارزميات تجميع FL (FedAvg، FedProx، FedNova) جنبًا إلى جنب…
نحو حلول متقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتأمين إنترنت الأشياء الطبية في أنظمة المعلومات الصحية الذكية

2026 | المؤلف: Xuyuan Liu | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

إن إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) يشمل شبكة من الأجهزة الطبية والتطبيقات المتصلة التي تعتبر ضرورية للرعاية الصحية الحديثة. ومع ذلك، فإن هذا الترابط يطرح مخاطر كبيرة على الأمن السيبراني، بما في ذلك خروقات البيانات والهجمات الخبيثة التي تعرض سلامة المرضى للخطر. لمعالجة هذه التحديات، يقدم هذا البحث نموذج BiGRU/RBWK، الذي يدمج وحدات التكرار الموجهة ثنائية…