الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
نموذج تعلم تمثيل عميق للتنبؤ بالاستجابة لتحفيز العصب الحائر
2026 | المؤلف: Hrishikesh Suresh وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث تطوير VQ-VNS، وهو نموذج تعلم تمثيل عميق يهدف إلى التنبؤ بنتائج تحفيز العصب الحائر (VNS) لدى مرضى الصرع الأطفال. على الرغم من أن VNS هو علاج شائع، إلا أنه فعال فقط لنحو نصف المرضى، والبيانات السريرية الحالية قبل الجراحة غير كافية للتنبؤ باستجابة العلاج، كما يتضح من منطقة تحت المنحنى (AUC) البالغة…
-
الكشف عن أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي من خلال هيكل انتباه قابل للتفسير EfficientNetV2 وMLP-mixer
2026 | المؤلف: Mustafa Yurdakul وآخرون | المجلة: Physical and Engineering Sciences in Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ، مما يعالج الحاجة الملحة لأنظمة التشخيص الآلي بسبب معدلات الوفيات العالية المرتبطة بهذه الأورام. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 3,064 صورة MRI معززة بالتباين بتقنية T1، تقيم الدراسة تسع هياكل معروفة للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتحديد العمود الفقري الأكثر فعالية لتصنيف الأورام. تم اختيار EfficientNetV2…
-
خلية-
MICS : الكشف عن الخلايا المناعية باستخدام الفلورية الذاتية ثنائية الفوتون بدون علامات والتعلم العميق2026 | المؤلف: Lucas Kreiß وآخرون | المجلة: Journal of Biophotonics | المجال: علم المناعة (Immunology)تتناول ورقة البحث التقدمات في التصوير بدون علامات، وخاصة من خلال المجهر متعدد الفوتونات بدون علامات (MPM)، الذي يستخدم تحفيز الفوتونين للفلوريسنس التلقائي الطبيعي (AF) من البروتينات الأيضية. هذه التقنية مفيدة للتطبيقات الحية لأنها تلغي الحاجة إلى إجراءات التلوين. يبرز المؤلفون دمج نماذج التعلم العميق (DL)، وبشكل خاص شبكة عصبية تلافيفية (CNN)، لتعزيز خصوصية صور…
-
معالجة الإشارات العصبية للحديث المتخيل باستخدام EEG وتصنيف التعلم العميق
2026 | المؤلف: Fatma Elwasify وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتصنيف الكلام المتخيل من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، باستخدام هياكل تعلم عميقة متقدمة وخط أنابيب معالجة مسبقة متخصصة. يقترح المؤلفون خمس هياكل هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الميزات المكانية والزمانية لبيانات EEG بشكل فعال. يتكون خط أنابيب المعالجة المسبقة من…
-
OOD-SEG: استغلال تقنيات الكشف عن خارج التوزيع لتعلم تقسيم الصور من تعليقات إيجابية متعددة الفئات نادرة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا البحث، يتناول المؤلفون تحديين كبيرين في تقسيم الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية العميقة: العملية الشاقة للحصول على تسميات تقسيم كاملة على مستوى البكسل وعدم قدرة خطوط تقسيم الصور التقليدية على اكتشاف بكسلات خارج التوزيع (OOD). يقترحون إطار عمل جديد للتقسيم، يسمى OOD-SEG، والذي يعمل ضمن نموذج التعلم الإيجابي غير المسمى (PU). يستخدم هذا…
-
XMutant: الفحص القائم على XAI لأنظمة التعلم العميق
2026 | المؤلف: Xingcheng Chen وآخرون | المجلة: Empirical Software Engineering | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يقدم هذا القسم نظرة عامة على XMutant، وهي تقنية جديدة لتوليد مدخلات تسبب الفشل لأنظمة التعلم العميق (DL)، مما يعزز كفاءة مولدات الاختبار المعتمدة على الدلالات. تعتمد الطرق التقليدية على الاضطرابات العشوائية لمفاهيم المدخلات الدلالية، مما يؤدي غالبًا إلى عدم الكفاءة في تحديد الفشل. على النقيض من ذلك، يستخدم XMutant تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير…
-
تحسين الصور تحت الماء وتصنيف المشاهد المعتمد على GAN باستخدام التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Amani Homoud وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا استكشافيًا لتقنيات تحليل الفيديو تحت الماء تهدف إلى تحسين جودة الصورة وتحسين تصنيف الأنواع البحرية. تبدأ المنهجية بمعالجة التحديات التي تطرحها البيئات تحت الماء، مثل انخفاض شدة الضوء وتشويه الألوان، مما يعيق الكشف الدقيق عن الأجسام. يستخدم المؤلفون خوارزمية العالم الرمادي (GW) لتحسين الصورة الأولية، تليها تحليل مقارن لتقنية توازن…
-
نهج تعلم عميق لتوقع درجة حرارة سطح البحر بالقرب من السواحل
2026 | المؤلف: Xianbiao Kang وآخرون | المجلة: Frontiers in Marine Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تتناول هذه الدراسة التحديات الكبيرة في التنبؤ بدقة بدرجات حرارة سطح البحر القريبة من السواحل (SST)، والتي تكافح النماذج العددية التقليدية لحلها بسبب دقتها المكانية الخشنة وتمثيلها المبسط للسواحل. يقدم المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم العميق، وهو استراتيجية التنبؤ المتعدد الخطوات المعززة بالانتباه (Attn-PMF)، التي تعزز بنية الشبكة العصبية المتكررة الم segment (SegRNN) من خلال…
-
تعزيز تصنيف أمراض النباتات باستخدام شبكة عصبية تلافيفية قائمة على الانتباه للتدريب داخل مجموعة البيانات وعبرها
2026 | المؤلف: Prateek Mahapatra وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تؤكد الورقة البحثية على الدور الحاسم لتصنيف أمراض النباتات بدقة في تعزيز الأمن الغذائي وإنتاجية الزراعة. بينما تقدمت تقنيات التعلم العميق في هذا المجال، لا يزال دمج التدريب عبر مجموعات البيانات مع التدريب داخل مجموعة البيانات غير مستكشف بشكل كافٍ. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مصممًا لتعزيز…
-
ResSeMo: دمج الشبكات العصبية التلافيفية العميقة لتصنيف النفايات بدقة عالية ومعالجة فعالة
2026 | المؤلف: Tao Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتطلب شدة مشاكل النفايات الحضرية المتزايدة طرق تصنيف نفايات أكثر كفاءة ودقة من تلك التي يمكن أن توفرها الأساليب التقليدية. يقدم هذا البحث نموذج تصنيف نفايات خفيف الوزن جديد، ResSeMo، الذي يستفيد من تحسين التعاون متعدد الوحدات لتعزيز دقة التصنيف وكفاءة المعالجة والقدرة على التكيف في السيناريوهات المعقدة. من خلال دمج استخراج الميزات متعددة المقاييس…