الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
اختيار الميزات المدفوع بواسطة SGA وتصنيف الغابات العشوائية لتحسين تشخيص سرطان الثدي: دراسة مقارنة
2025 | المؤلف: Abrar Yaqoob وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون منهجية جديدة لتصنيف سرطان الثدي تجمع بين خوارزمية تحسين النورس (SGA) لاختيار الميزات ومصنف الغابة العشوائية (RF). يمثل هذا النهج أول تطبيق لـ SGA في اختيار الجينات لتشخيص سرطان الثدي، مما يمكّن من استكشاف منهجي لمساحة الميزات لتحديد أكثر مجموعات الجينات معلوماتية. لا تعزز دمج SGA مع RF دقة التصنيف…
-
تحديد N6-methyladenine باستخدام التعلم العميق ودمج الميزات التمييزية
2025 | المؤلف: Salman Khan وآخرون | المجلة: BMC Medical Genomics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم ورقة البحث Deep-N6mA، وهو نموذج جديد للشبكات العصبية العميقة (DNN) مصمم للتعرف الدقيق على مواقع N6-methyladenine (6 m A) في تسلسلات الحمض النووي، والتي تعتبر حاسمة للتنظيم الجيني والتعبير الجيني. يستخدم النموذج نهج استخراج ميزات هجين يدمج ميزات مختلفة قائمة على التسلسل، بما في ذلك k-mer، وDinucleotide-based Cross Covariance (DCC)، وTrinucleotide-based Auto Covariance (TAC)،…
-
دمج التعلم الميتا والتعلم الجماعي لتصنيف EEG لاكتشاف النوبات
2025 | المؤلف: Mingze Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه البحث التحدي المستمر للتصنيف غير المتوازن في الكشف عن النوبات المستند إلى تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، والذي استمر على الرغم من عقدين من الدراسة. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد يجمع بين أخذ العينات الميتا مع مصنف جماعي لتحسين استراتيجية أخذ العينات لبيانات EEG. يقوم جهاز أخذ العينات الميتا باشتقاق استراتيجيات أخذ العينات غير…
-
الشبكات العصبية المتكررة والتلافيفية في تصنيف إشارة EEG لاكتشاف الصور الموجهة وحمل العمل العقلي
2025 | المؤلف: Filip Postepski وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في فعالية تقنية التصوير الموجه (GI) في تعزيز راحة المرضى عبر مختلف الاضطرابات، باستخدام مجموعة من 26 طالبًا لتقييم الفروقات بين حالات الاسترخاء العميق والعبء العقلي. باستخدام مكبرات كهربائية للدماغ ذات مصفوفة كثيفة، تستكشف الدراسة تصنيف هذه الحالات باستخدام نماذج التعلم العميق المتقدمة، بما في ذلك EEGNet وذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والشبكات…
-
التنبؤ بسعر الأسهم متعدد الميزات بواسطة شبكات LSTM استنادًا إلى VMD وTMFG
2025 | المؤلف: Zhixin Zhang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم، يُسمى نموذج تحليل الوضع المتغير-الرسم البياني المفلتر بشكل مثلثي-ذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (VMD-TMFG-LSTM)، مصممًا لتعزيز دقة التنبؤ، والاستقرار، والكفاءة الحسابية في سياق الطبيعة غير الخطية والمعقدة للغاية لأسواق الأسهم. غالبًا ما تفشل الطرق الإحصائية التقليدية، على الرغم من فعاليتها للبيانات الخطية، في التقاط الديناميات المعقدة لحركات أسعار…
-
شبكة عصبية متكررة مدعومة بالإنترنت للأشياء لتحسين التعرف على النشاط البشري مع تحسين التحديد والتصنيف
2025 | المؤلف: Naif Al Mudawi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نظامًا قويًا للتعرف على النشاط البشري (HAR) والتحديد المكاني، مستفيدة من بيانات الأجهزة الذكية. يستخدم النظام فلتر تشيبيشيف من النوع الأول لإزالة الضوضاء من إشارات الإدخال، يليه استخراج الميزات من خلال فروع متوازية مخصصة لـ HAR والتحديد المكاني. يتم استخدام خوارزمية بوروتا لاختيار الميزات الأكثر معلوماتية، والتي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام…
-
كشف التزييف العميق للفيديو باستخدام نموذج هجين CNN-LSTM-Transformer للتحقق من الهوية
2025 | المؤلف: Γεώργιος Πετμεζάς وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن انتشار تقنية الديب فيك يطرح تحديات كبيرة بسبب إمكانية إساءة استخدامها في إنشاء مقاطع فيديو مزيفة مقنعة. تقدم هذه الورقة نهجًا جديدًا لاكتشاف الديب فيك في الفيديو يجمع بين نماذج الشكل القابلة للتشكيل ثلاثية الأبعاد (3DMMs) مع بنية هجينة من CNN-LSTM-Transformer. يعزز هذا النموذج دقة الاكتشاف من خلال استخدام 3DMMs لاستخراج ميزات الوجه التفصيلية،…
-
إطار عمل هجين آمن للتعلم العميق لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sandeep Kumar Mathivanan وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث شبكة جديدة لاكتشاف أورام الدماغ (BTDN) مصممة لتشخيص أورام الدماغ بناءً على التصوير بالرنين المغناطيسي، بهدف تحسين جودة الصورة، وتأمين نقل البيانات، وتحقيق دقة تصنيف عالية. تستخدم الدراسة ثلاثة مجموعات بيانات MRI متاحة للجمهور: D-I (Br35Hc)، D-II (BraTS)، وD-III (Kaggle Data Repository) لتقييم الأداء. تتضمن BTDN تقنيات المعالجة المسبقة مثل تحسين التباين…
-
مجموعة بيانات لمسية وصوتية ومرئية أثناء تفاعل الأصابع العارية مع الأسطح الملموسة
2025 | المؤلف: Alexis Devillard وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات متعددة الوسائط جديدة تلتقط إشارات لمسية وصوتية وبصرية متزامنة من عشرة مشاركين يتفاعلون مع عشرة أسطح ذات قوام مميز باستخدام أصابعهم العارية. تتضمن مجموعة البيانات صورًا ثلاثية الأبعاد للقوام، بالإضافة إلى قياسات لموقع طرف الإصبع، والسرعة، والحمولة المطبقة، والصوت المنبعث، والاهتزازات الناتجة عن الاحتكاك. تتيح هذه الطريقة، التي تستخدم إصبع…
-
مجموعة بيانات EEG عالية الجودة لعدة أيام لتفاعل الدماغ مع الصور الحركية
2025 | المؤلف: Banghua Yang وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون تحديًا كبيرًا في تطوير واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) المعتمدة على تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، تحديدًا التباين ونسبة الإشارة إلى الضوضاء المنخفضة المرتبطة بمهام تخيل الحركة (MI) عبر عدة أيام. للتخفيف من هذه القضايا، يؤكدون على أهمية مجموعة بيانات كبيرة وموثوقة لتعلم الأنماط عبر الجلسات والأشخاص. تم جمع مجموعة البيانات خلال مسابقة…