الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذاكرة طويلة وقصيرة المدى
-
تشخيص مرض المرارة من الموجات فوق الصوتية باستخدام شبكة كبسولة الضغط والتحفيز مع الذاكرة القصيرة والطويلة الاتجاه التلافيفية
2026 | المؤلف: Sivaraman Jayanthi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تعتبر المرارة، وهي عضو صغير يقع تحت الكبد، تلعب دورًا حيويًا في التخزين المؤقت للصفراء، وهي سائل هضمي ينتجه الكبد. توجد أمراض مختلفة للمرارة، والتشخيص المبكر ضروري للعلاج الفعال. يمكن أن تؤدي التأخيرات أو الأخطاء في التشخيص إلى نتائج طبية سيئة وتفاقم أعراض المرضى. نظرًا لتعقيد الأعراض المرتبطة باضطرابات المرارة، والتي يمكن أن تكون غامضة…
-
الشبكات العصبية المتكررة والتلافيفية في تصنيف إشارة EEG لاكتشاف الصور الموجهة وحمل العمل العقلي
2025 | المؤلف: Filip Postepski وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في فعالية تقنية التصوير الموجه (GI) في تعزيز راحة المرضى عبر مختلف الاضطرابات، باستخدام مجموعة من 26 طالبًا لتقييم الفروقات بين حالات الاسترخاء العميق والعبء العقلي. باستخدام مكبرات كهربائية للدماغ ذات مصفوفة كثيفة، تستكشف الدراسة تصنيف هذه الحالات باستخدام نماذج التعلم العميق المتقدمة، بما في ذلك EEGNet وذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والشبكات…
-
تقييم فعالية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى والشبكة العصبية الاصطناعية في التنبؤ بتركيزات الأوزون اليومية في مدينة لياوتشينغ
2025 | المؤلف: Qingchun Guo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تتناول ورقة البحث القضية المهمة لتلوث الأوزون في مدينة لياوتشينغ، التي تفاقمت بسبب التصنيع السريع والتحضر. وتؤسس نماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بتركيزات الأوزون من 2014 إلى 2023. تشير النتائج إلى أن نموذج LSTM يتفوق على نموذج ANN، حيث يظهر زيادة في معامل التحديد ($R^2$) من 0.6779 إلى 0.6939،…
-
آراء HESS: لا تدرب شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) على حوض واحد فقط
2024 | المؤلف: Frederik Kratzert وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)في مجال علوم الهيدرولوجيا، أصبحت تقنيات التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، ذات أهمية متزايدة لنمذجة هطول الأمطار والجريان السطحي. ومع ذلك، فإن مشكلة شائعة تم تحديدها في الأدبيات هي تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات صغيرة ومتجانسة، غالبًا ما تكون مستمدة من حوض هيدرولوجي واحد. يجادل هذا الورقة بأن نماذج LSTM…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…
-
ضبط الشبكات العصبية القائمة على الانتباه من نوع الذاكرة القصيرة والطويلة لاكتشاف مرض باركنسون باستخدام تحسينات ميتاهيرستية معدلة
2024 | المؤلف: Aleksa Ćuk وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة والقصيرة (LSTM) مع آليات الانتباه للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) باستخدام بيانات اختبار المشي المزدوج. يُعتبر مرض باركنسون اضطرابًا تنكسيًا عصبيًا يتميز بأعراض مثل الرعشات أثناء الراحة وبطء الحركة، حيث يعتمد التشخيص بشكل أساسي على التقييم السريري، والذي غالبًا ما يكون ذاتيًا وغير دقيق.…