الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
حد أعلى لمقياس تقييم الظل للتجميع
2026 | المؤلف: Hugo Sträng وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يقدم المؤلفون حدًا أعلى يعتمد على مجموعة البيانات لعرض الظل المتوسط (ASW)، وهو مقياس رئيسي لتقييم جودة التجميع. يقيس معامل الظل التوازن بين التماسك داخل الكتلة والانفصال بين الكتل، وعادة ما يتراوح بين -1 و 1. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن الحد الأعلى القياسي البالغ 1 غالبًا ما يكون غير قابل للتحقيق…
-
تنظيم النسبة الذهبية في تخطيط الدماغ البشري مرتبط بتقارب ترددات ثيتا-ألفا: دراسة تحقق متعددة البيانات
2026 | المؤلف: Andrei Ursachi | المجلة: Frontiers in Human Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في الدور المحتمل للنسبة الذهبية (φ ≈ 1.618) كمبدأ تنظيمي لشرائح تردد EEG، مع التركيز بشكل خاص على العلاقة بين نسب تردد ثيتا-ألفا وتقاربها بالقرب من حدود 8 هرتز. باستخدام مؤشر اقتران في (PCI)، الذي يقيس قرب نسب تردد الطيف من φ مقابل التنظيم التوافقي 2:1، قامت الدراسة بتحليل بيانات EEG في حالة…
-
تحديد أحداث موجات الجاذبية ذات العدسات القوية باستخدام بيانات المحولات التصويرية متعددة الطبقات ذات الكفاءة العالية
2026 | المؤلف: Dejiang Li وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal Supplement Series | المجال: علم الفلك والفيزياء الفلكية (Astronomy and Astrophysics)يتناول هذا القسم أهمية تحديد أحداث موجات الجاذبية (GW) ذات العدسات القوية في سياق كواشف موجات الجاذبية المتقدمة من الجيل الثالث، مع التأكيد على أهميتها لعلم الكونيات والفيزياء الأساسية. تواجه طرق الاستدلال البايزية التقليدية تحديات بسبب العبء الحاسوبي مع زيادة عدد الأحداث، مما يعيق التحليل في الوقت الحقيقي. لتجاوز هذه القيود، يقدم المؤلفون نموذج تعلم…
-
التقييم المقارن لمحوّلات الرؤية والشبكات الالتفافية لتصنيف صور الموجات فوق الصوتية للثدي
2026 | المؤلف: Suleyman Naral وآخرون | المجلة: Exploration of Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة تحدي تباين الملاحظات بين المراقبين في تفسير الموجات فوق الصوتية للثدي من خلال مقارنة أداء نموذجين من Vision Transformer (ViT) – نموذج Swin Transformer Base وDeiT Base – ضد نموذجين من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ، InceptionV3 وMobileNetV3 Large، لتصنيف صور الموجات فوق الصوتية للثدي تلقائيًا إلى ثلاث فئات: حميدة، خبيثة، وطبيعية.…
-
كشف الأعطال وتشخيصها في أنظمة الطاقة الشمسية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الزمن-التردد
2026 | المؤلف: Abdellatif Seghiour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأعطال وتشخيصها (FDD) في أنظمة الطاقة الشمسية (PV)، يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع تحليل الزمن-التردد باستخدام توزيع ويجنر-فيل (WVD). تقوم الطريقة بتحويل القياسات الخام—مثل الإشعاع الشمسي، ودرجة الحرارة، والجهد، والتيار، والطاقة—إلى صور زمنية-ترددية مضغوطة 6×12، مما يسهل استخراج الميزات بشكل فعال بواسطة الشبكات العصبية التلافيفية.…
-
استكشاف معالجة إشارة EEG لتصفية وتصنيف فعال للنوبات الصرعية
2026 | المؤلف: Aruna Pant وآخرون | المجلة: Discover Electronics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على معالجة إشارات EEG، مع التأكيد على دورها الحاسم في تحليل نشاط الدماغ من خلال الإشارات الكهربائية التي تلتقطها أقطاب فروة الرأس. تتضمن العملية عدة خطوات رئيسية: المعالجة المسبقة لتنظيف الإشارات الخام، استخراج الميزات لتحديد الأنماط ذات الصلة، والتصنيف لتمييز حالات الدماغ المختلفة. تعتبر هذه المنهجية مهمة بشكل خاص لتشخيص…
-
تحسين التنبؤات بفترة ما بعد الوفاة من خلال الميتابولوم البشري وتعلم الآلة
2026 | المؤلف: Rasmus Magnusson وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الحشرات (Insect Science)في هذا القسم، يقوم المؤلفون بالتحقيق في القدرات التنبؤية لنماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف المختلفة لتوقع فترة ما بعد الوفاة (PMI) (من المحتمل أن تكون مقياسًا أو مؤشرًا محددًا). قاموا بإنشاء مجموعة من النماذج، بما في ذلك الانحدار المتدرج، LASSO، الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، الانحدار باستخدام الغابة العشوائية، الانحدار باستخدام تعزيز التدرج، وأقرب الجيران…
-
المعايرة التباينية على التوافق والتمثيلات متعددة المناظر التكميلية
2026 | المؤلف: Negin Jabari وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث C4MV، وهو إطار عمل جديد لتعلم التمثيل متعدد المناظر (MRL) الذي يعالج القيود الرئيسية في الأساليب الحالية. غالبًا ما تركز الأساليب التقليدية على تعلم الإجماع مع إغفال المعلومات التكميلية الكامنة في التمثيلات الخاصة بالمناظر. يدمج C4MV بشكل مبتكر تعلم التمثيل بالإجماع والتكميلية من خلال مزيج من تحليل التمثيل الذاتي المشترك وغير المشترك،…
-
تحسين توقع مرض السكري باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقاً، LSTM، وGAN الشرطي على البيانات الرقمية المحولة
2026 | المؤلف: K. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحدي الكبير الذي تمثله السكري للصحة العامة، والذي يمكن أن يؤدي إلى مضاعفات خطيرة إذا لم يتم اكتشافه مبكرًا. تقترح الدراسة إطار عمل جديد للتعلم العميق يدمج تحويل البيانات الجدولية إلى صور، والشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتعزيز توقع السكري. باستخدام مجموعة بيانات السكري لسكان البيما،…
-
تكرار مقابل عدم التكرار في الانفجارات الراديوية السريعة: نهج التعلم العميق للتوصيف الشكلي
2026 | المؤلف: Bikash Kharel وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون منهجية تعلم عميق لتصنيف الانفجارات الراديوية السريعة (FRBs) بناءً على خصائصها الشكلية كما هو موضح في الأطياف الديناميكية من كتالوج CHIME/FRB 2. باستخدام التعلم الانتقالي مع بنية ConvNext المدربة مسبقًا، يركز البحث على تصنيف الأطياف الديناميكية التي تم إزالة التشتت منها—المعالجة كصور—إلى فئتين: FRBs المتكررة وغير المتكررة. يستفيد هذا التصنيف…