الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
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…
-
التعلم عبر الإنترنت بذاكرة خطية غير مرتبطة بالنموذج في الشبكات العصبية النابضة
2026 | المؤلف: Chaoming Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الخلوي والجزيئي (Cellular and Molecular Neuroscience)تمثل الشبكات العصبية النابضة (SNNs) تقدمًا كبيرًا في نمذجة ديناميات الدماغ وتعزيز الذكاء العصبي. ومع ذلك، واجه هذا المجال تحديات في تطوير نظام تعلم عبر الإنترنت يمكنه تدريب ديناميات نابضة معقدة بفعالية على مدى فترات طويلة مع الحفاظ على متطلبات ذاكرة منخفضة. تميل طرق التعلم عبر الإنترنت الحالية إما إلى إظهار نمو ذاكرة تربيعي، أو…
-
استكشاف التعرف على مشاعر الطلاب وتعليقات التدريس من المعلمين في فصول اللغة الأجنبية بالجامعة بناءً على نموذج AFCNN
2026 | المؤلف: Lin Shi | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم هذه الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية مبتكرة مع ميزة الانتباه (AFCNN) مصممة للتعرف على المشاعر في فصول اللغة الأجنبية بالجامعة، مستفيدة من تكنولوجيا التعلم العميق لتعزيز تحليل المشاعر التعليمية. يلتقط نموذج AFCNN بفعالية التغيرات العاطفية في الوقت الحقيقي لدى الطلاب، مما يمكّن المعلمين من تلقي تعليقات في الوقت المناسب تدعم تطويرهم المهني. تظهر التجارب…
-
تقييم مركزي للبيانات لنماذج الكشف عن التسلل الفيدرالية في شبكات إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Muhammad Ahmad Bilal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية التعلم الفيدرالي (FL) في أنظمة كشف التسلل (IDS) ضمن بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحديات المتعلقة بالبيانات الموزعة والخصوصية. تستخدم الدراسة ثلاث مجموعات بيانات متميزة—Edge-IIoTset (2022)، CIC-IoT2023، وTII-SSRC-23 (2023)—تختلف في أنواع الأجهزة، وتوزيعات الميزات، وطرق الهجوم. من خلال تقييم ثلاثة خوارزميات تجميع FL (FedAvg، FedProx، FedNova) جنبًا إلى جنب…
-
TomoRay cranial: تركيب تصوير الأشعة المقطعية للجمجمة من الأشعة السينية ثنائية المستوى باستخدام شبكة تنافسية توليدية
2026 | المؤلف: Olivier Zanier وآخرون | المجلة: European Radiology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث الدراسة في جدوى توليد صور الأشعة المقطعية (CT) الاصطناعية من الأشعة السينية ثنائية المستوى باستخدام تقنيات التعلم العميق، مع معالجة تحديات التعرض للإشعاع والوصول المحدود إلى تصوير الأشعة المقطعية في جراحة الأعصاب. تم تطوير شبكتين تنافسيتين (GANs): النموذج 1 استخدم الأشعة السينية المعاد بناؤها رقمياً (DRRs) وحقق نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) تبلغ…
-
ما مدى فعالية نماذج الأساس في رسم خرائط أنواع المحاصيل باستخدام التصوير الطيفي عالي الدقة؟ دراسة مقارنة بين التعلم الآلي، التعلم العميق، ونماذج الأساس الجغرافية
2026 | المؤلف: Mohamed Bourriz وآخرون | المجلة: The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences | المجال: علم البيئة (Ecology)تقيّم هذه الدراسة أداء خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (ML) ونماذج التعلم العميق (DL) ونماذج الأساس الجغرافية (GFMs) لتصنيف أنواع المحاصيل الطيفية، باستخدام مجموعة بيانات معيارية من الهند. تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بنقص البيانات في مراقبة الزراعة، مع تسليط الضوء على القدرات الفائقة للنماذج التي تتعلم بفعالية الميزات المكانية والطيفية. ومن الجدير بالذكر أن HybridSN حقق…
-
دمج الأساليب المعتمدة على الميزات مع الشبكات العصبية البيانية والانحدار الرمزي لتحقيق أداء تآزري وقابلية للتفسير
2026 | المؤلف: Rogério Almeida Gouvêa وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه الدراسة MatterVial، وهو إطار هجين جديد مصمم لتطبيقات التعلم الآلي المعتمدة على الميزات في علم المواد. يعزز MatterVial مساحة الميزات من خلال دمج التمثيلات الكامنة من نماذج الشبكات العصبية الرسومية (GNN) المدربة مسبقًا، بما في ذلك الشبكات المعتمدة على الهيكل (MEGNet) والشبكات المعتمدة على التركيب (ROOST) والشبكات المتساوية (ORB). يجمع بين هذه النماذج…
-
نموذج توقع الأمراض المعدية بناءً على خوارزمية التعلم العميق المحسّنة
2026 | المؤلف: Qian Cao وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم البحث نموذج توقع هجين، GA-BiLSTM-ARIMA، مصمم لتعزيز دقة التنبؤ ببيانات حالات COVID-19 في اليابان. يدمج هذا النموذج الخوارزميات الجينية (GA) مع الشبكات العصبية ثنائية الاتجاه (BiLSTM) ونموذج المتوسط المتحرك التكاملي الذاتي (ARIMA). يقوم GA بتحسين المعلمات الفائقة بشكل تكراري، مما يحسن قدرة النموذج على التقاط الأنماط غير الخطية والخطية في البيانات. أسفرت مقاييس التقييم…
-
التحسين التطوري للشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء: آفاق وفرص Evo-PINN
2026 | المؤلف: Jian Cheng Wong وآخرون | المجلة: IEEE Computational Intelligence Magazine | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تناقش هذه القسم قيود نماذج التعلم العميق التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في فهم تعقيدات العالم الفيزيائي بالكامل بسبب اعتمادها على مجموعات بيانات محدودة. بالمقابل، تدمج الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) القوانين الفيزيائية الأساسية في عمليات تدريبها، مما يعزز أدائها في السيناريوهات التي تحتوي على بيانات محدودة. يضع هذا الدمج PINNs كنهج واعد ضمن مجال…