الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم العميق
-
تصوير البروفيلومتري بإسقاط الحواف بدقة فائقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP): تصوير ثلاثي الأبعاد بسرعة 100,000 إطار في الثانية باستخدام التعلم العميق
2025 | المؤلف: Bowen Wang وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث تقنية تصوير ثلاثية الأبعاد فائقة السرعة جديدة تُدعى قياس نمط الشريط الفائق الدقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP)، والتي تحقق سرعة تصوير غير مسبوقة تبلغ 100,000 هرتز. تستخدم هذه الطريقة زوجًا واحدًا من أنماط الشريط ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة (SNR) ودقة منخفضة، مما يسمح بإعادة بناء الطور غير الملفوف وترتيب الشريط بدقة…
-
تحليل شامل لتقنيات التعلم العميق والتعلم الانتقالي لتصنيف سرطان الجلد
2025 | المؤلف: Manishi Shakya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأورام (Oncology)تتناول الورقة البحثية التحديات المتعلقة بتشخيص الميلانوما بدقة من خلال تصنيف الصور الجلدية، التي تظهر خصائص وأشكال متنوعة. تستكشف الدراسة ثلاث منهجيات تعتمد على التعلم العميق لتصنيف الآفات الجلدية إلى أنواع حميدة وخبيثة. تتضمن الطريقة الأولى استخدام ثلاث شبكات مدربة مسبقًا تم ضبطها بدقة—VGG19 وResNet-18 وMobileNet_V2—ك classifiers. تستخدم الطريقة الثانية هذه الشبكات كمستخلصات ميزات بالاشتراك…
-
إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف
2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…
-
الذكاء الاصطناعي يربط صور الأشعة المقطعية بالميزات المرضية ونتائج البقاء للأورام الكلوية
2025 | المؤلف: Ying Xiong وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: طب الرئة والجهاز التنفسي (Pulmonary and Respiratory Medicine)تناقش هذه الفقرة التحديات في اتخاذ قرارات العلاج للكتل الكلوية العرضية بسبب عدم اليقين المرضي. تؤكد الدراسة على أهمية تشخيص الكتل الكلوية الحميدة بدقة والتمييز بين السرطانات العدوانية والكسولة لتحسين اختيار العلاج. أدت تحليل 13,261 حجم تصوير مقطعي محوسب (CT) قبل العملية من 4,557 مريضًا إلى تطوير نموذجين من الشبكات العصبية التلافيفية متعددة المراحل (CNNs).…
-
شبكة عصبية عميقة تجريبية لاسترجاع الطور البصري عبر وسط متشتت
2025 | المؤلف: Hanqian Tu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الصوتيات وفوق الصوتيات (Acoustics and Ultrasonics)تناقش هذه الفقرة قيود التعلم الخاضع للإشراف التقليدي في الشبكات العصبية العميقة (DNNs)، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها الحلول التحليلية غير متاحة، مثل أنظمة تشتت الموجات. لمواجهة هذا التحدي، يقدم المؤلفون مفهوم الشبكة العصبية التجريبية العميقة (DENN)، التي تجمع بين التعلم العميق والنمذجة التجريبية. تتيح هذه الطريقة المبتكرة استرجاع الطور البصري من خلال وسائط…
-
إطار تعلم عميق هجين سحابي-حافة لتحسين موارد إنترنت الأشياء القابلة للتوسع
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نهج تحسين هجين جديد، يدمج الشبكات العصبية العميقة (DQN) وتحسين السياسة القريب (PPO)، بهدف تعزيز تخصيص الموارد وتوزيع الأحمال في بيئات إنترنت الأشياء (IoT). يتناول هذا الأسلوب التحديات التي تطرحها الطبيعة الديناميكية لتطبيقات إنترنت الأشياء، مع التركيز على أهداف متعددة مثل تقليل أوقات الاستجابة، وتحسين كفاءة الموارد، وتقليل التكاليف التشغيلية. يساهم دمج…
-
فك شفرة النسيج الحضري: تحديد مواد البناء بدقة عالية عبر التعلم العميق والاستشعار عن بعد
2025 | المؤلف: Kun Sun وآخرون | المجلة: Environmental Science and Ecotechnology | المجال: الحفظ (Conservation)تقدم ورقة البحث إطارًا آليًا جديدًا يستخدم التقدم في تكنولوجيا الاستشعار والتعلم العميق لتحديد وتصنيف مواد البناء بدقة، مع التركيز بشكل خاص على الأسطح والواجهات. يعالج هذا الإطار قيود قواعد بيانات مواد البناء الحالية، التي غالبًا ما تقدم بيانات محلية أو خاصة بالمشاريع فقط. من خلال الاستفادة من بيانات الاستشعار عن بُعد وصور Google Street…
-
دراسة مقارنة لضبط نماذج التعلم العميق لتحديد وتصنيف أمراض الأوراق
2025 | المؤلف: Bh. Prashanthi وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة إلى حلول زراعية مبتكرة للكشف عن الأمراض الورقية وتصنيفها مبكرًا عبر أنواع المحاصيل المختلفة والبيئات. تقارن بين منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (VTs)، من حيث فعاليتها في تحديد الأمراض الورقية مبكرًا. تسلط الأبحاث الضوء على أداء نموذج CNN المحسن، الذي يستخدم بنية ResNet50، والذي حقق…
-
شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة من نوع إنسيبشن-إكسبشن لتصنيف واكتشاف أمراض النباتات بكفاءة
2025 | المؤلف: Wasswa Shafik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للنباتات في النظم البيئية والتحديات التي تطرحها آفات النباتات والأمراض، خاصة من حيث اكتشافها المبكر. غالبًا ما تكون التشخيصات التقليدية في المختبر مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يؤدي إلى زيادة ضغط النباتات وتهديدات الأمن الغذائي. لمعالجة هذه القضايا، تقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة (IX-CNN) مصممة لاكتشاف…
-
نحو مؤشر استهلاك الطاقة لنماذج التعلم العميق: تحليل مقارن للهياكل، وحدات معالجة الرسوميات، وأدوات القياس
2025 | المؤلف: Sergio Aquino-Brítez وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الدراسة الطلب المتزايد عالميًا على الموارد الحاسوبية في الذكاء الاصطناعي (AI) والمخاوف المرتبطة باستهلاك الطاقة من خلال تقديم مؤشر كابا للطاقة (KEI). يقيم هذا المقياس الجديد كفاءة الطاقة لنماذج التعلم العميق (DL)، مقدماً إطار عمل موحد قابل للتطبيق على مختلف الهياكل. تركز الأبحاث بشكل أساسي على الشبكات العصبية التلافيفية، بما في ذلك النماذج…