الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
تعزيز تشخيص أمراض الكبد باستخدام نماذج التعلم الآلي المتوازنة الهجينة SMOTE-ENN – تحليل تجريبي لمجموعات بيانات مرضى الكبد في الهند
2025 | المؤلف: Ritu Rani وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض الكبد، الذي يشكل تهديدًا صحيًا كبيرًا على مستوى العالم، مما يؤدي إلى وفاة ملايين الأشخاص سنويًا. تقيم الدراسة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي، وجار الأقرب (KNN)، وآلة الدعم الناقل، وغيرها، لتشخيص مرض الكبد المزمن باستخدام مجموعات بيانات غير متوازنة، وتحديدًا مجموعة بيانات مرضى الكبد الهندية…
-
نماذج التعلم العميق المحسنة لتوقع السكتة الدماغية المستندة إلى الضغط من إشارات EEG
2025 | المؤلف: Sivasankaran Pichandi وآخرون | المجلة: Discover Applied Sciences | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تطبيق قياس إشارة EEG (تخطيط الدماغ الكهربائي) غير الغازي للكشف عن العوامل العاطفية والمتعلقة بالتوتر لدى الأفراد، مع التركيز بشكل خاص على القنوات المرتبطة بالنشاط الحركي، والعمليات المعرفية، والإدراك البصري. تهدف الدراسة إلى دمج التنبؤ بالتوتر والأمراض في إطار موحد، ليكون بمثابة نظام إنذار مبكر لمساعدة الأفراد في تقليل المخاطر الصحية…
-
بنية هجينة من CNN-محول لتعزيز التعرف على العواطف المستند إلى EEG: التقاط الاعتمادات المحلية والعالمية باستخدام آليات الانتباه الذاتي
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث بنية هجينة من CNN-Transformer مصممة لتعزيز التعرف على المشاعر من إشارات EEG من خلال دمج قدرات معالجة البيانات المكانية والزمانية بشكل فعال. غالبًا ما تكافح نماذج EEG التقليدية في تتبع الاعتماديات العصبية الممتدة، بينما تتفوق المحولات في فهم الأنماط العالمية ولكن قد تفوت العلاقات المحلية الدقيقة. تستفيد البنية المقترحة من نقاط القوة لكل…
-
تقييم قدرة كاشفات الأجسام المعتمدة على YOLO وtransformer للكشف عن الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Alicia Allmendinger وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس الدراسة فعالية نماذج الكشف عن الأجسام المتقدمة – تحديدًا YOLOv8 و YOLOv9 و YOLOv10 و RT-DETR – في تمييز المحاصيل عن الأعشاب الضارة من أجل الزراعة الدقيقة، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5611 صورة عبر 16 نوعًا من النباتات. تم استخدام مجموعتين متميزتين من البيانات: الأولى تم تدريبها على الأنواع الفردية، بينما تم تجميع…
-
شبكة عصبية عميقة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير للكشف الدقيق عن سرطان الثدي من الصور النسيجية والصور بالموجات فوق الصوتية
2025 | المؤلف: Md. Romzan Alom وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج الكشف عن سرطان الثدي باستخدام الشبكات العصبية العميقة (DNBCD)، وهو إطار مبتكر مصمم لتعزيز الكشف المبكر والدقيق عن سرطان الثدي من خلال التحليل الآلي للصور الهستوباثولوجية والأشعة فوق الصوتية. باستخدام بنية تعلم عميق تعتمد على Densenet121، يتضمن نموذج DNBCD طبقات شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مخصصة، بما في ذلك GlobalAveragePooling2D وDense وDropout، إلى…
-
إطار تعلم عميق جماعي للتعرف على المشاعر من خلال أجهزة قابلة للارتداء وإشارات فسيولوجية متعددة الوسائط
2025 | المؤلف: Durgesh Nandini وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث نظامًا مبتكرًا للتعرف على المشاعر يستفيد من أجهزة تتبع اللياقة البدنية القابلة للارتداء المصغرة لتعزيز الوعي العاطفي في التفاعلات بين الإنسان والكمبيوتر. تستخدم الدراسة بنية تعلم عميق جماعية، تدمج نماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) ووحدات التكرار المغلقة (GRU)، لالتقاط الاعتماديات الزمنية الديناميكية في البيانات العاطفية بشكل فعال. باستخدام قاعدة بيانات EMOGNITION،…
-
تحليل تباين التنسور المعزز بذكاء: تمكين تصنيف السلاسل الزمنية متعددة الأبعاد في بيئات البيانات المنخفضة
2025 | المؤلف: Anushiya Arunan وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: الرياضيات الحسابية (Computational Mathematics)تقدم هذه الدراسة إطارًا جديدًا، وهو تحليل الموتر التبايني المعزز بذكاء (ITA-CTF)، يهدف إلى تحسين تصنيف بيانات السلاسل الزمنية متعددة الأبعاد، خاصة في السيناريوهات التي تحتوي على بيانات تدريب محدودة. يتناول الإطار التحديات المتعلقة بتعلم الميزات المعقدة، مثل الاعتماديات عبر الأبعاد والتباينات داخل الفئات، والتي غالبًا ما تعيقها مشكلة الإفراط في التكيف في أساليب التعلم…
-
فهم دور نمط حركة العين والاتساق أثناء التعرف على الوجه من خلال فك تشفير EEG
2025 | المؤلف: Guoyang Liu وآخرون | المجلة: npj Science of Learning | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تشير هذه الفقرة إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية، مع قيمة p تتراوح بين 0.01 و 0.05. وهذا يشير إلى أن العلاقة الملحوظة من غير المحتمل أن تكون نتيجة للصدفة العشوائية، مما يوفر دليلاً على وجود ارتباط ذو معنى بين المتغيرات قيد الدراسة. ستكون هناك حاجة إلى مزيد من التفاصيل حول طبيعة العلاقة، بما في…
-
الكشف الآلي عن النوبات في الصرع باستخدام شبكة انتباه ديناميكية زمانية-مكانية جديدة
2025 | المؤلف: Kunxian Yan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحليل الشبكات الدماغية الديناميكية في الصرع باستخدام شبكة انتباه رسومية زمنية-مكانية ديناميكية (DTS-GAN). يتناول هذا النموذج قيود نماذج الرسوم البيانية ذات الطوبولوجيا الثابتة من خلال دمج معالجة إشارات الرسوم البيانية مع إطار عمل تعلم عميق هجين. تستخدم DTS-GAN مشفرًا زمنيًا قائمًا على LSTM لالتقاط الاعتمادات طويلة الأمد في تسلسلات EEG…
-
تشخيص الأعطال المتقدم في الروبوتات الصناعية من خلال أولويات هايبر-لابلاسيان الهرمية وتحليل الطيف الفردي
2025 | المؤلف: Riyadh Nazar Ali Algburi وآخرون | المجلة: Complex & Intelligent Systems | المجال: الرياضيات التطبيقية (Applied Mathematics)تقدم هذه البحث طريقة جديدة لتشخيص الأعطال للروبوتات الصناعية التي تدمج تقنيتين رئيسيتين: الأولويات الهرمية هايبر-لابلاسيان (HHLP) وتحليل الطيف الفردي (SSA). تقوم طريقة SSA بتفكيك إشارات المشفر إلى ثلاثة مكونات متميزة—المتبقيات، والتذبذبات الدورية، والاتجاهات—بينما يتفوق خوارزم HHLP في تحديد التداخل التوافقي، والنبضات الدورية، والضوضاء من خلال أقصى احتمالات خلفية. تظهر طريقة SSA-HHLP المقترحة دقة متفوقة…