الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
إطار عمل قائم على CNN مزدوج لتصنيف أمراض أوراق الأرز المحسن مع دمج الميزات
2025 | المؤلف: Prameetha Pai وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد قائم على الشبكات العصبية التلافيفية المزدوجة (CNN) يهدف إلى تصنيف أمراض أوراق الأرز بدقة محسّنة. يستخدم الإطار خوارزمية دمج ميزات محسّنة تدمج نماذج CNN المدربة مسبقًا، مما يمكّن من تصنيف صور أوراق الأرز إلى فئات صحية أو مصابة بشكل أكثر فعالية من الطرق التقليدية. تشير النتائج التجريبية على…
-
طريقة محسّنة لاكتشاف تعب السائق باستخدام الشبكات العصبية متعددة الأنماط
2025 | المؤلف: ShenHong Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول هذه البحث القضية الحرجة لإرهاق السائقين، وهو عامل رئيسي يساهم في حوادث الطرق، من خلال تطوير أنظمة كشف متقدمة تستخدم الشبكات العصبية متعددة الأنماط. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات DROZY، التي تشمل بيانات فسيولوجية ووجهية تم جمعها في ظروف حرمان من النوم، لإنشاء نموذجين من الشبكات العصبية: نموذج دمج الميزات متعددة الأنماط ونموذج الميزات المترابطة…
-
نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة وbi-LSTM مع EfficientNet-B0 للكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه بدقة عالية
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث نموذج هجين جديد لاكتشاف سرطان الثدي يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) وهيكل EfficientNet-B0 المدرب مسبقًا. من خلال الاستفادة من EfficientNet-B0، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات ImageNet الواسعة، يستفيد النموذج من التعلم الانتقالي، مما يسمح باستخراج ميزات أكثر فعالية من الصور الماموجرافية مقارنةً بالشبكات…
-
تحسين دقة التشخيص لتصنيف أورام الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات التعلم العميق
2025 | المؤلف: Chem Sokea وآخرون | المجلة: Babylonian Journal of Artificial Intelligence | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ بدقة من التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) بسبب تعقيد وفروق نوع الأورام الدقيقة. تقترح نموذجًا جديدًا يدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، وتحديدًا الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتعزيز دقة التشخيص. يتم استخدام مكون GAN لزيادة مجموعة بيانات الصور الطبية المحدودة، مما يعالج…
-
التعرف التلقائي على معالم الأنسجة الصلبة واللينة في الأشعة المقطعية المخروطية عبر التعلم العميق مع مجموعات بيانات متنوعة: دراسة منهجية
2025 | المؤلف: Yan Jiang وآخرون | المجلة: BMC Oral Health | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بالكشف اليدوي عن المعالم في التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع مخروط (CBCT) لتقييمات الوجه والجمجمة، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلاً ويعتمد على الخبرة الطبية. طور الباحثون خوارزمية تعلم عميق للتنبؤ تلقائيًا وتحديد 43 معلمًا من معالم الوجه والجمجمة من الأنسجة الرخوة والصلبة في صور CBCT من 498 مريضًا يعانون من…
-
اكتشاف مشي الخيول من خلال أجهزة قياس التسارع التي يرتديها الفارس
2025 | المؤلف: Jorn Schampheleer وآخرون | المجلة: Animals | المجال: فرسي (Equine)تستكشف هذه الدراسة استخدام أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء على الفرسان لتصنيف مختلف حركات الخيل—التوقف، المشي، الهرولة، والعدو—مع تقليل الانزعاج للخيول. من خلال اختبار أربعة مواضع لأجهزة الاستشعار على الفرسان (الركبة، العمود الفقري، الصدر، والذراع) مع مجموعة بيانات تتكون من خمسة فرسان وسبعة خيول، كانت تهدف الأبحاث إلى تعزيز دقة تصنيف الحركات. أشارت النتائج إلى أن…
-
تعزيز الكشف عن أمراض أوراق النباتات من خلال دمج التعلم الآلي والتعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا مبتكرًا لاكتشاف أمراض أوراق النباتات من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML). تتناول الدراسة قيود الأساليب التقليدية، التي غالبًا ما تكون كثيفة العمالة ومعقدة. من خلال استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل VGG19 و Inception v3، قام المؤلفون باستخراج ميزات من صور…
-
الكشف عن عيوب سطح المعدن باستخدام نموذج SLF-YOLO المحسن YOLOv8
2025 | المؤلف: Yuan Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة SLF-YOLO، نموذج كشف كائنات خفيف الوزن مصمم للكشف الدقيق والفعال عن عيوب سطح المعدن في البيئات ذات الموارد المحدودة. تشمل الابتكارات الرئيسية وحدة SC_C2f، التي تستخدم آلية بوابة القناة لتعزيز تمثيل الميزات وتنظيم تدفق المعلومات، وهيكل Light-SSF_Neck، الذي يحسن دمج الميزات متعددة المقاييس واستخراج الميزات الشكلية. يعزز إدخال دالة خسارة FIMetal-IoU الأداء…
-
استخراج قواعد الإنتاج الضبابية الموزونة الهجينة باستخدام بحث التناغم المعدل والشبكات العصبية ذات التغذية الراجعة
2025 | المؤلف: Feng Qin وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطوير قواعد الإنتاج الضبابية الموزونة (WFPRs) كعنصر حاسم في أنظمة دعم القرار السريري (CDSSs)، بهدف تحسين دقة التشخيص وتسهيل اتخاذ القرارات السريرية المستنيرة. يقترح المؤلفون نهجًا مبتكرًا يدمج خوارزمية البحث عن التناغم مع تعديل الأبعاد الديناميكي (DDA-HS) مع الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي (BPNNs) لتحسين استخراج WFPRs. تعزز خوارزمية DDA-HS عملية البحث…
-
توقع كبت الطنين الصوتي باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي في حالة الراحة عبر نهج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Payam S. Shabestari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأنظمة الحسية (Sensory Systems)تستكشف هذه الدراسة الخصائص العصبية المرتبطة بتقليل الطنين السمعي القصير (BATS) باستخدام بيانات EEG في حالة الراحة من 102 مشارك. تستخدم الأبحاث ميزات EEG متنوعة، بما في ذلك طاقة النطاق، والانتروبيا، والترابط، إلى جانب المصنفات القياسية، محققة دقة تصنيف عالية (98% لنماذج المستشعر و86% لنماذج المصدر). ظهر نموذج الغابة العشوائية كأكثر المصنفات فعالية، حيث حدد…