الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الأنماط (علم النفس)
-
تحليل المشاعر متعدد الأنماط بناءً على دمج الميزات متعددة الطبقات والتعلم متعدد المهام
2025 | المؤلف: Yujian Cai وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التطورات في تحليل المشاعر متعدد الوسائط (MSA)، الذي يدمج بين وسائط مختلفة—مثل النص، تعبيرات الوجه، والكلام—لتحسين توقع المشاعر البشرية. تشمل التحديات الرئيسية في MSA استخراج المعلومات العاطفية بفعالية من الوسائط الفردية، وضمان توقعات مستقرة على الرغم من التناقضات عبر الوسائط، والحفاظ على دقة عالية حتى عندما تكون البيانات غير مكتملة. غالبًا ما…
-
تقسيم الميتوكوندريا وتوقع الوظيفة في صور الخلايا الحية باستخدام التعلم العميق
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)يقدم هذا القسم MoDL، وهو خوارزمية تعلم عميق مصممة لتجزئة صور الميتوكوندريا وتوقع وظائف الميتوكوندريا بناءً على الميزات الشكلية. تم تدريب MoDL على مجموعة بيانات تحتوي على 20,000 ميتوكوندريا موسومة يدويًا من صور فائقة الدقة (SR)، حيث يحقق دقة عالية في التجزئة، مما يسهل التحليل الشكلي التفصيلي. تستخدم الخوارزمية استراتيجية تعلم جماعي، مستفيدة من مجموعة…
-
SSATNet: محول انتباه طيفي-مكاني لتصنيف صور الذرة الطيفية العالية
2025 | المؤلف: Bin Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتصنيف صور الذرة الطيفية الفائقة من خلال تطوير شبكة محول الانتباه الطيفي المكاني (SSATNet). يعالج هذا الأسلوب التحديات التي تطرحها الكمية الكبيرة والميزات المعقدة للبيانات الطيفية الفائقة، والتي غالبًا ما تعيق التصنيف الدقيق لأنواع بذور الذرة. تستخدم SSATNet مزيجًا من الالتواءات ثلاثية الأبعاد وثنائية الأبعاد لاستخراج الميزات المحلية الطيفية والمكانية…
-
إطار هجين لاكتشاف وتصنيف أمراض أوراق النباتات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية ومحولات الرؤية
2025 | المؤلف: Sherihan Aboelenin وآخرون | المجلة: Complex & Intelligent Systems | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا هجينًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViT) لتعزيز الكشف وتصنيف أمراض أوراق النباتات. يستخدم النموذج مجموعة من ثلاث هياكل CNN مدربة مسبقًا—VGG16 وInception-V3 وDenseNet201—لاستخراج ميزات عالمية قوية من صور الأوراق. بعد ذلك، يتم استخدام نموذج ViT لالتقاط الميزات المحلية، مما يسهل الكشف الدقيق عن الأمراض. تم تقييم الإطار…
-
شبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) لتصنيف مشاهد الصور في الاستشعار عن بُعد
2025 | المؤلف: Ahmed Gomaa وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)تقدم ورقة البحث شبكة جديدة تُعرف بشبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) تهدف إلى تحسين تصنيف مشاهد الصور عالية الدقة في الاستشعار عن بعد (HRRS). تواجه الشبكات العصبية التقليدية (CNNs) تحديات في التقاط العلاقات الدلالية المعقدة والاعتمادات بعيدة المدى في صور HRRS، التي غالبًا ما تظهر تباينًا كبيرًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. تعالج شبكة RCA…
-
استغلال نموذج التعلم العميق الهجين المتقدم للكشف والوقاية في الوقت الحقيقي من هجمات القرصنة من نوع الرجل في المنتصف
2025 | المؤلف: Vijayalakshmi Kandasamy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج AEXB، وهو إطار عمل هجين للتعلم العميق يجمع بين AutoEncoder وXGBoost لاكتشاف ومنع هجمات Man-in-the-Middle (MitM) بفعالية في بيئات المنازل الذكية. يظهر النموذج أداءً استثنائيًا، حيث حقق دقة تبلغ 97.24% على مجموعة بيانات كشف التسلل في المنازل الذكية (IDSH). يُعزى هذا النجاح إلى معالجة البيانات الدقيقة، وهندسة الميزات، وتقنيات التحسين، التي تعزز…
-
نموذج هجين قابل للتفسير يعتمد على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ونماذج التعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي
2025 | المؤلف: Md. Nahiduzzaman وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه البحث التحدي الحاسم في تصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مقترحة إطار عمل جديد يدمج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن وقابلة للفصل (PDSCNN) مع آلة التعلم المتطرفة الانحدارية الهجينة (RRELM). تؤكد الدراسة على أهمية الكشف المبكر والتصنيف الدقيق للعلاج الفعال، باستخدام تعديل تكييف هيستوجرام محدود التباين (CLAHE) لتعزيز وضوح ميزات الورم في…
-
تحليل أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المدمج مع التعلم العميق: استخراج الميزات، والتقسيم، وتوقع البقاء باستخدام الشبكات المكررة والشبكات الحجمية
2025 | المؤلف: Deependra Rastogi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الورقة البحثية نهج تعلم عميق لتجزئة الأورام الدبقية، وهي أكثر الأورام الخبيثة شيوعًا في الدماغ، وتوقع معدلات بقاء المرضى باستخدام صور الرنين المغناطيسي. تعتمد المنهجية على بنية شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد (2D) تتضمن قاعدة الأغلبية لتعزيز دقة تجزئة الأورام وتقليل تحيز النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخراج الميزات الإشعاعية من مناطق الأورام…
-
تعزيز تصنيف أمراض القلب استنادًا إلى خوارزمية تحسين الإوز الرمادي وذاكرة المدى الطويل والقصير
2025 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه الدراسة خوارزمية تحسين الإوز الرمادي (GGO) التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف أمراض القلب. تشمل أمراض القلب حالات مختلفة تؤثر على هيكل القلب ووظيفته، بما في ذلك مرض الشريان التاجي، وعدم انتظام ضربات القلب، واعتلال عضلة القلب. تستخدم الدراسة نسخة ثنائية من GGO (bGGO) لاختيار الميزات، مع تقييمها مقابل ستة خوارزميات تحسين ثنائية…
-
نظام تصنيف عميق متعدد الأنماط مع مستشعر اهتزاز قابل للارتداء للكشف عن الأحداث المتعلقة بالحنجرة
2025 | المؤلف: Yonghun Song وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: النطق والسمع (Speech and Hearing)يتناول هذا القسم تطوير نظام مراقبة مستمر لاضطراب البلع (ديسفاجيا)، الذي يعتمد تقليديًا على التقييمات السريرية من قبل المتخصصين الطبيين. يقدم المؤلفون مستشعر اهتزاز الحلق القابل للربط بالجلد (STVS) الذي يكتشف بشكل مستقل الأحداث المتعلقة بالحلق، ملتقطًا أصواتًا دقيقة مثل البلع مع تقليل التداخل من الضوضاء المحيطة. يستخدم النظام نموذج تعلم عميق قائم على التجميع…