الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
الكشف عن النعاس المعتمد على المستشعرات متعددة الجسم باستخدام شبكة VGG-16 العصبية المحولة برمجيًا مع تحويل وضع القيادة التلقائي
2025 | المؤلف: Meenakshi Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة المتعلقة بإرهاق السائق، والذي يساهم بشكل كبير في حوادث المرور بسبب انخفاض الانتباه واليقظة. الهدف الرئيسي من الدراسة هو تحديد نعاس السائق وإدارة هذه المعلومات بشكل فعال باستخدام التقدم في الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) ضمن أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS). تعتمد الطريقة المقترحة على تقنية إنترنت الأشياء (IoT)…
-
تعزيز تنقيب البيانات التعليمية لتوقع أداء الطلاب بشكل أفضل: دمج خوارزميات اختيار الميزات وتقنيات التصنيف مع تطور مجموعة الميزات الديناميكية
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)إن دمج التكنولوجيا في التعليم قد أدى إلى توليد بيانات واسعة، مما أدى إلى تقدم في تعدين البيانات التعليمية (EDM) بهدف تحسين نتائج التعلم. تقدم هذه الدراسة نموذج اختيار ميزات جديد، “تطور مجموعة الميزات الديناميكية لتحسين اختيار الميزات” (DE-FS)، الذي يجمع بين الطرق التقليدية مثل تحليل مصفوفة الارتباط، واكتساب المعلومات، واختبار كاي مع خرائط الحرارة…
-
تعزيز اكتشاف مرض باركنسون من خلال التعلم العميق القائم على الميزات باستخدام التشفير التلقائي والشبكات العصبية
2025 | المؤلف: P. Valarmathi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للكشف عن مرض باركنسون (PD) من خلال تحليل الموجات الصوتية، باستخدام تقنيات الشبكات العصبية العميقة المعتمدة على الميزات (FB-DNN). تؤكد الدراسة على أهمية التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب في تحسين نتائج المرضى وتقدم مشفرًا تلقائيًا لاستخراج الميزات بشكل فعال من البيانات الصوتية. حقق نموذج FB-DNN، المدرب على هذه البيانات المستخرجة،…
-
خوارزمية تعتمد على ميزات دلالية خفيفة الوزن لاكتشاف عناصر الجداريات القديمة
2025 | المؤلف: Jiaquan Shen وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تناقش هذه القسم أهمية اللوحات الجدارية القديمة من الصين كتراث ثقافي لا يقدر بثمن يوفر رؤى حول السياقات التاريخية والهياكل الاجتماعية. قام المؤلفون بإنشاء مجموعة بيانات شاملة لاكتشاف عناصر الجدارية، تشمل مجموعة متنوعة من الفئات المعلّمة من فترات تاريخية ومناطق مختلفة. تعتبر هذه المجموعة أداة مهمة لتقدم دراسة التاريخ الصيني القديم. لتحسين تحليل هذه الجداريات،…
-
إطار عمل قائم على محول الرؤية لاكتشاف الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في تصميم الديكور الداخلي
2025 | المؤلف: Hui Wang | المجلة: Informatica | المجال: علم الآثار (Archeology)تبحث هذه الدراسة في تطبيق محولات الرؤية (ViTs) للكشف عن الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في تصميم الديكور الداخلي، مع معالجة قيود الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في التقاط الاعتمادات بعيدة المدى والأنماط العالمية. قامت الدراسة بضبط وتقييم أربعة نماذج من ViT—ViT-B16، ViT-B32، ViT-L16، وViT-L32—باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 1,000 عينة لكل فئة. تم…
-
تعزيز اكتشاف التزييف العميق متعدد الأنماط من خلال دمج الميزات المحلية والعالمية ونماذج الانتشار
2025 | المؤلف: Muhammad Yaqoob Javed وآخرون | المجلة: Signal Image and Video Processing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن صعود التقنيات التوليدية المتطورة جعل من اكتشاف التزييف العميق تحديًا حاسمًا، خاصةً أن الطرق الحالية غالبًا ما تركز على تزامن حركة الشفاه باستخدام الميزات الصوتية والمرئية، بشكل أساسي من خلال استخراج الميزات المحلية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). يقدم هذا البحث إطارًا متعدد الوسائط محسّنًا يدمج بين الميزات المحلية والعالمية لتحسين اكتشاف التزييف العميق.…
-
الكشف عن البرمجيات الخبيثة الهجينة وتصنيفها باستخدام الشبكات العصبية العميقة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل للتعلم العميق لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد، والذي يعالج بفعالية التحديات الكبيرة في المنهجيات الحالية، لا سيما فيما يتعلق بالتعتيم وقابلية التوسع وسط التطور السريع للتطبيقات. يستخدم النظام المقترح تحليلًا متعدد الأبعاد لأذونات أندرويد، والنوايا، واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، مما يسهل استخراج الميزات القوية حتى عند مواجهة الهندسة العكسية.…
-
شبكة تلافيف متعددة التمدد للتعرف على عواطف الكلام
2025 | المؤلف: Samaneh Madanian وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعرف على عواطف الكلام (SER) الذي يستفيد من تقنيات التعلم العميق، مع التركيز بشكل خاص على طيف الكلام على مستوى النطق. يستخدم النموذج المقترح استراتيجية التجميع الهرمي المكاني (SPP) للتغلب على قيود الحجم النموذجية في مهام التعرف على الصور المعتمدة على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). من خلال استخراج كل من…
-
تشخيص سرطان الثدي باستخدام MFF-HistoNet: شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية وشبكات التنسور الكمومية
2025 | المؤلف: Tariq Mahmood وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط جديدة لتشخيص الأمراض النسيجية (MFF-HistoNet) تهدف إلى تعزيز دقة وكفاءة تشخيص سرطان الثدي من خلال تقنية التشخيص المدعوم بالكمبيوتر (CAD). تحدد الدراسة القيود في الخوارزميات الحالية، مثل عدد المعلمات المرتفع والاستخراج غير الفعال للميزات العالمية، مما قد يؤدي إلى فقدان المعلومات. تدمج MFF-HistoNet شبكة عصبية تلافيفية (CNN)…
-
نموذج هجين جديد من CNN-Transformer لاكتشاف عدم انتظام ضربات القلب دون تحديد قمة R باستخدام تحويل ستوكويل
2025 | المؤلف: Donghyeon Kim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق هجين جديد مصمم لتصنيف اضطرابات النظم القلبية من إشارات تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، باستخدام تحويل ستوكويل لاستخراج الميزات بشكل فعال. من خلال تحويل إشارات ECG، التي هي بيانات زمنية بطبيعتها، إلى مجال التردد، يلتقط النموذج الميزات ذات الصلة بشكل أكثر فعالية. تجمع البنية بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتحديد…