الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
CHIME: الهلوسة الشرطية وتعزيز متعدد المقاييس المتكامل لنموذج انتشار السلاسل الزمنية
2026 | المؤلف: Yuxuan Chen وآخرون | المجلة: Knowledge-Based Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث CHIME، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز نماذج انتشار السلاسل الزمنية من خلال الهلوسة الشرطية والتكامل متعدد المقاييس. بينما أظهرت نماذج الانتشار وعدًا في المهام التوليدية، فإن تطبيقها على بيانات السلاسل الزمنية قد تم تقييده بالتحديات في محاذاة الميزات متعددة المقاييس وتوليد مخرجات متماسكة عبر مقاييس زمنية متغيرة. يعالج CHIME هذه القضايا…
-
تصحيح فعال للآثار السعوية الشديدة في TMS-EEG عبر إزالة الاتجاهات باستخدام النوافذ
2026 | المؤلف: Alberto Arturo Vergani وآخرون | المجلة: Journal of Neural Engineering | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في التحديات التي تطرحها الآثار السعوية في التحفيز المغناطيسي عبر الجمجمة (TMS) المدمج مع تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، والتي يمكن أن تعيق إمكانيات TMS المستحثة (TEPs). تؤكد الدراسة على أهمية تصحيح الإشارة، خاصة عندما لا يمكن تحقيق ظروف تسجيل مثالية. تقيم الدراسة طرق إزالة الاتجاه المختلفة، بما في ذلك الطرق ذات النوافذ وغير…
-
MedSpectralNet: هيكل شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لتصنيف الصور متعددة الأنماط
2026 | المؤلف: Nabilah Afrin وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على MedSpectralNet، وهو شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مصممة لتصنيف الصور الطبية. يعالج هذا النموذج التحديات التي تواجه النماذج الحالية الرائدة، مثل MedMamba، التي تستخدم نماذج الفضاء الحالة (SSMs) التي تحد من التوازي وتزيد من وقت التشغيل بسبب عملياتها التسلسلية. يقوم MedSpectralNet بتقريب الانتباه الذاتي بتعقيد خطي، مما يمكّن من…
-
الكشف التلقائي عن القنوات على شكل C في الأضراس الثانية السفلية من الأشعة السينية البانورامية: مقارنة الشبكات العصبية التلافيفية الفردية والمجمعة ضمن خط أنابيب من مرحلتين
2026 | المؤلف: Yunus Emre Çakmak وآخرون | المجلة: Clinical Oral Investigations | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم هذه الدراسة سير عمل عميق التعلم من مرحلتين مصمم لتحديد موقع الأضراس الثانية السفلية وتصنيف وجود قنوات على شكل C في الأشعة السينية البانورامية بشكل تلقائي. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 1,252 صورة شعاعية، استخدمت المرحلة الأولى نموذج YOLOv8 لاكتشاف الأسنان، بينما استخدمت المرحلة الثانية ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية (CNNs)—DenseNet-169 و EfficientNet-B6 و ConvNeXt-Base—بالإضافة…
-
COSMOS2025: تصنيف التعلم الآلي للمجرات من النوع المبكر والمتأخر عند 0 < z < 3
2026 | المؤلف: Vahid Asadi وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)تقدم هذه الدراسة إطار عمل سريع وقابل للتفسير في التعلم الآلي مصمم لتصنيف المجرات من النوع المبكر والمتأخر ضمن كتالوج COSMOS2025، الذي يغطي الانزياحات الحمراء من $0 < z < 3$. يستخدم الإطار مصنف CatBoostClassifier مدرب على 66 ميزة لونية عريضة مستمدة من نموذج سانتا كروز شبه التحليلي (SAM)، مع تضمين ضوضاء فوتومترية واقعية لمواءمة…
-
ترميز المصدر-القناة العميق متعدد القفزات مع تقطير التجزئة العميقة لاستعادة الصور المتوافقة دلاليًا
2026 | المؤلف: D. E. BERGSTROM وآخرون | المجلة: ICASSP 2026 – 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا البحث، يحقق المؤلفون في نقل الصور باستخدام إطار عمل الترميز المشترك العميق للمصدر والقناة (DeepJSCC) عبر قنوات الضوضاء البيضاء الغاوسية المضافة متعددة القفزات (AWGN). يقومون بتحسين زوج الترميز-فك الترميز DeepJSCC من خلال دمج وحدة تقطير الهاش العميق المدرب مسبقًا (DHD)، والتي تساعد في تجميع الصور بشكل دلالي. لا يحسن هذا النهج فقط جودة…
-
تقييم مقارن للميزات العميقة والمصنفات التقليدية في اكتشاف أمراض أوراق البطاطس
2026 | المؤلف: Yasin Özkan | المجلة: Potato Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في الكشف المبكر عن أمراض أوراق البطاطس، وهو أمر حاسم لتعزيز إنتاجية الزراعة وجودة المحاصيل. تقارن الدراسة بين طرق استخراج الميزات المعتمدة على التعلم العميق ونماذج المصنفات لتصنيف أمراض أوراق البطاطس باستخدام مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات PlantVillage المتاحة للجمهور ومجموعة بيانات Beunto المطورة حديثًا، كل منها يحتوي على 3000 صورة مصنفة…
-
تصنيف متعدد الفئات لأمراض أوراق النباتات باستخدام نظام محول عميق هجين وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
2026 | المؤلف: Saravanan Srinivasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل للتعلم العميق (DL) للكشف متعدد الفئات عن أمراض المحاصيل، مع التركيز بشكل خاص على الذرة والطماطم والبطاطس. كان الهدف هو تعزيز الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحسين دقة التصنيف، والتعميم عبر مجموعات البيانات، وقابلية التفسير باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). استخدمت الأبحاث مجموعتين كبيرتين من…
-
تحليل تأثيرات تحسين المعلمات الفائقة على النماذج العميقة الخفيفة لتصنيف الصور في الوقت الحقيقي
2026 | المؤلف: Vineet Kumar Rakesh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث هذه الدراسة بشكل منهجي في تأثير خيارات الهايبر بارامتر على أداء الشبكات الخفيفة القائمة على الالتفاف والتحويل لتصنيف الصور في الوقت الحقيقي على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. تركز الدراسة على سبع معماريات خفيفة حديثة—ConvNeXt-Tiny وEfficientNetV2-S وMobileNetV3-L وMobileViT v2 (S/XS) وRepVGG-A2 وTinyViT-21M—تم تدريبها من الصفر على مجموعة متوازنة من ImageNet-1K على بروتوكول موحد من 300…
-
TGIF2: مجموعة بيانات مزيفة موجهة بالنص الممتد ومعيار
2026 | المؤلف: Hannes Mareen وآخرون | المجلة: Journal on Information Security | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول قسم ورقة البحث التقدمات والتحديات التي تطرحها الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال تحرير الصور، تحديدًا من خلال إعادة التلوين الموجه بالنص. بينما أظهرت المعايير الحالية، بما في ذلك مجموعة بيانات تزوير إعادة التلوين الموجه بالنص (TGIF)، أن طرق تحديد موقع تزوير الصور (IFL) يمكن أن تحدد بفعالية التلاعبات في الصور المدمجة، إلا أنها تواجه…