الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الدقة والاسترجاع
-
نموذج كشف روابط التصيد الاحتيالي عبر الإنترنت باستخدام تقنيات تحسين التعلم العميق
2025 | المؤلف: Kousik Barik وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تتناول ورقة البحث التهديد المتزايد لهجمات التصيد الاحتيالي، التي تخدع مستخدمي الإنترنت للكشف عن معلومات حساسة من خلال إعادة توجيههم إلى مواقع ويب احتيالية تشبه المواقع الشرعية بشكل وثيق. على الرغم من وجود طرق الكشف الحالية، فقد زادت شيوع هذه الهجمات، مما يستلزم تطوير تقنيات أكثر تعقيدًا. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون نموذج تحسين شبكة…
-
تصنيف أورام الدماغ بشكل موثوق من خلال دمج التعلم العميق ونموذج الانتباه القائم على القنوات
2024 | المؤلف: Balamurugan A.G وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تدرس الدراسة تطبيق منهجيات التعلم العميق، وبالتحديد نموذج الانتباه القائم على القناة (CWAM) المدمج مع ResNet101، لتصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعتمد العمليات التشخيصية التقليدية غالبًا على خبرة أطباء الأشعة، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وقد تكون أقل دقة. يعزز نموذج ResNet101-CWAM المقترح بشكل كبير أداء التصنيف، محققًا دقة تصل إلى 99.83%، بالإضافة…
-
تشخيص الأمراض الفموية والوجهية باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Junegyu Kang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم البحث DOLNet، وهو شبكة عصبية جديدة مصممة لتصنيف وتحديد مواقع الآفات السنية في الأشعة السينية البانورامية، مع معالجة التحديات مثل التحيزات الموضعية وعدم التوازن في الفئات. يستخدم DOLNet آلية انتباه هرمية تؤثر بشكل متبادل تعمل عبر مقاييس الصور المختلفة، مما يسمح للنموذج بتعلم كل من التمثيلات العالمية للفك والفروق المحلية بين الأنسجة الطبيعية وغير…
-
تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي
2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…