الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
الكشف الآلي عن تسرب النفط باستخدام التعلم العميق وبيانات الأقمار الصناعية SAR: دراسة حالة من حوض الكونغو السفلي
2026 | المؤلف: Peng Cheng وآخرون | المجلة: Frontiers in Earth Science | المجال: التلوث (Pollution)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دراسة طورت نموذج تقسيم دلالي جديد، NOS-Net، لاكتشاف تسربات النفط الطبيعية في صور الرادار ذي الفتحة الاصطناعية (SAR) من قمر Sentinel-1A الصناعي. يتناول النموذج قيود الأساليب الحالية للتقسيم، مثل الحواف الضبابية والتمييز الضعيف بين تسربات النفط والميزات المماثلة، من خلال دمج بنية U-Net مع التعلم المتبقي من ResNet. الابتكار…
-
HED-Net: إطار تعلم عميق هجين لتصنيف صور الموجات فوق الصوتية للثدي
2026 | المؤلف: Soumya Sara Koshy وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق، يسمى HED-Net، مصمم لتصنيف صور الموجات فوق الصوتية للثدي إلى ثلاث فئات: طبيعية، خبيثة، وحميدة. يدمج هذا الإطار ثلاث هياكل متميزة من الشبكات العصبية التلافيفية—EfficientNetB7، DenseNet121، وConvNeXtTiny—كل منها يساهم بقوة فريدة في استخراج الميزات. يتفوق EfficientNetB7 في استخراج الأنماط المحلية من خلال الالتفافات القابلة للفصل عمقياً، بينما يعزز…
-
التعلم العميق المدعوم بالفيزياء يمكّن من التحليل السريع لتقنية الرنين المغناطيسي النووي عالي الدقة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Communications Chemistry | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)تقدم البحث منهجية جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقنية التحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي (NMR) مع التحول النقي، حيث تعالج القيود المرتبطة بجمع البيانات الذي يستغرق وقتًا طويلاً المرتبطة بالتقنيات التقليدية. من خلال دمج أخذ عينات غير منتظمة مع بروتوكول إعادة بناء مدعوم بالفيزياء باستخدام التعلم العميق (DL)، يقدم الدراسة إطارًا يعمل على تقليل العيوب الناتجة…
-
شبكة عصبية عميقة مع اتصالات متبقية للتعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد التاميلية
2026 | المؤلف: Hariharan Periyasamy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الأبحاث ال تطوير نظام التعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد باللغة التاميلية (THCR) باستخدام إطار عمل جديد لشبكة الأعصاب العميقة المسماة TamHNet. يتضمن هذا الإطار اتصالات متبقية ويستخدم فلتر ثنائي غير خطي لمعالجة الصور المكتوبة بخط اليد، مما يعالج التحديات التي تطرحها الاختلافات الأسلوبية الدقيقة بين الأحرف التاميلية. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات…
-
الكشف عن المواد الكيميائية والمتفجرات المخفية باستخدام مطيافية الزمن التيراهيرتيز والتعلم العميق
2026 | المؤلف: Xinghe Jiang وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تتناول البحث التحدي الحاسم في الكشف عن المواد الكيميائية والمتفجرات المخفية، مقترحةً حلاً مبتكرًا يجمع بين مطيافية الزمن في نطاق التيراهيرتز (THz-TDS) وتقنيات التعلم العميق. تعتبر THz-TDS مفيدة بسبب طبيعتها غير الغازية وقدرتها على اختراق المواد غير الشفافة دون التسبب في أضرار التأين. ومع ذلك، غالبًا ما تواجه طرق الكشف التقليدية عن التيراهيرتز صعوبات في…
-
تقسيم الشاطئ الساحلي القطبي وحواف المنحدرات باستخدام صور الأقمار الصناعية البصرية والتعلم العميق
2026 | المؤلف: Harshavardhini Bagavathyraj وآخرون | المجلة: Frontiers in Environmental Science | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)الساحل القطبي الشمالي حاسم للمجتمعات الأصلية والنظام البيئي القطبي الأوسع، ومع ذلك، فإنه يواجه تهديدات كبيرة من تغير المناخ، بما في ذلك ذوبان الجليد الدائم، وارتفاع مستوى البحر، وتآكل السواحل. إن رسم الخرائط بدقة لشاطئ التندرا وحافة المنحدر أمر ضروري لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن هذه التغيرات. تقيم هذه الدراسة تقنيتين لتجزئة الصور لتحديد واجهات الأرض…
-
نموذج تعلم عميق قابل للتفسير للتنبؤ بأنماط السرطان البطاني الجزيئية من شرائح ملونة بـ H&E
2026 | المؤلف: Qinhao Guo وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: التوليد وأمراض النساء (Obstetrics and Gynecology)تستكشف هذه الدراسة تطوير نموذج تعلم عميق قابل للتفسير يهدف إلى توقع الأنماط الجزيئية لسرطان بطانة الرحم باستخدام صور الشرائح الكاملة الملونة بصبغة H&E. باستخدام بيانات من مجموعة فودان (n = 364)، قام الباحثون بتدريب شبكة توقع شاملة لتصنيف أربعة أنماط جزيئية متميزة. تم التحقق من قابلية تعميم النموذج وتطبيقه السريري باستخدام مجموعتين خارجيتين: TCGA…
-
ASTRID-Net: إطار تعلم عميق معزز ثلاثي الانتباه لأمن إنترنت الأشياء وإنترنت الأشياء الصناعي
2026 | المؤلف: Ashrafun Zannat وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث ASTRID-Net، وهي بنية جديدة للتعلم العميق مصممة للكشف عن التسلل بدقة عالية في شبكات إنترنت الأشياء (IoT) وإنترنت الأشياء الصناعية (IIoT). يستخدم هذا النموذج نهج الانتباه الثلاثي الهجين، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية متعددة المقاييس (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية، ووحدات التكرار المغلقة ثنائية الاتجاه (BiGRUs) لنمذجة العلاقات الزمنية، وآلية انتباه قناتي-زماني مشتركة…
-
يوني سيلف: شبكة موحدة مع تطبيع الحالة الذاتية ودمج الآفات ذات التجميع الذاتي لتجزئة آفات التصلب المتعدد
2026 | المؤلف: J Zhang وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: علم الأمراض والطب الشرعي (Pathology and Forensic Medicine)تقدم البحث UNISELF، وهي طريقة جديدة للتعلم العميق لعملية تقسيم آلي لآفات التصلب المتعدد (MS) باستخدام صور الرنين المغناطيسي متعددة التباين. تعالج هذه الطريقة قيود الأساليب الحالية للتعلم العميق، التي غالبًا ما تكافح لتحسين كل من دقة المجال ودقة التعميم خارج المجال عند التدريب على مجموعات بيانات محدودة. يستخدم UNISELF استراتيجية دمج الآفات الذاتية في…
-
نماذج التعلم العميق المضغوطة لعلم الأمراض النسيجي للقولون مع التركيز على الأداء وتحديات التعميم
2026 | المؤلف: Fareeha Hanif وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتحليل الصور النسيجية بدقة في تشخيص سرطان القولون من خلال اقتراح أربعة متغيرات خفيفة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) – Lite-V0 و Lite-V1 و Lite-V2 و Lite-V4 – للتصنيف الثنائي لصور نسيج القولون إلى سرطان الغدد القولونية والأنسجة الحميدة. باستخدام مجموعة بيانات متوازنة تضم 24,000 صورة، أجرت الباحثون تقييمات شاملة…