الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
تعزيز الزراعة من خلال تصنيف أمراض أوراق العنب في الوقت الحقيقي عبر جهاز حافة مع بنية CNN خفيفة الوزن وGrad-CAM
2024 | المؤلف: Md. Jawadul Karim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف المبكر عن أمراض أوراق العنب باستخدام نموذج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مخصص يعتمد على MobileNetV3Large. تم تصميم هذا النموذج للنشر على الأجهزة الطرفية مثل Nvidia Jetson Nano، ويظهر أداءً استثنائيًا بدقة تدريب واختبار تبلغ 99.66% و99.42% على التوالي. تتضمن المنهجية طبقات كثيفة إضافية وطبقات إسقاط لتخفيف الإفراط…
-
استخدام التغذية الراجعة المعززة بالتكنولوجيا والدعم الهيكلي لدعم تطوير فهم عميق للعلوم باستخدام المحاكاة الحاسوبية
2024 | المؤلف: Leonora Kaldaras وآخرون | المجلة: International Journal of STEM Education | المجال: علم النفس النمائي والتربوي (Developmental and Educational Psychology)تناقش هذه الفقرة دور المحاكاة الحاسوبية في تعزيز نظريات التعلم البنائية، التي تؤكد على أهمية الفهم العميق من خلال أنشطة التعلم ذات الصلة والدعم الفعال. تبرز التحدي المتمثل في تقديم تغذية راجعة فردية في الفصول الدراسية المتنوعة وتقترح أن المحاكاة الحاسوبية يمكن أن تقدم دعماً مدمجاً وتغذية راجعة مصممة لتناسب مستويات معرفية مختلفة. ومع ذلك،…
-
الحاضر والمستقبل في اكتشاف النوبات والتنبؤ بها والتوقعات باستخدام التعلم الآلي، بما في ذلك التأثير المستقبلي على التجارب السريرية
2024 | المؤلف: Wesley T. Kerr وآخرون | المجلة: Frontiers in Neurology | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات الكبيرة التي تطرحها النوبات، لا سيما من حيث اكتشافها وتوقعها، والتي تعتبر حاسمة لتحسين جودة الحياة وتقليل الوفيات. ويؤكد على الحاجة إلى تمييز دقيق بين النوبات والأعراض العصبية الأخرى، فضلاً عن أهمية توقع احتمالية حدوث النوبات. يتم تسليط الضوء على دمج التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) مع…
-
التقدم في تصنيف العيوب والتجزئة المعتمدة على سحابة النقاط للأنظمة الصناعية: مسح شامل
2024 | المؤلف: Anju Rani وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: علم الأرض (Geology)تقدم الورقة مراجعة شاملة للتطورات الحديثة في تقنيات التعلم العميق (DL) لمعالجة سحب النقاط ثلاثية الأبعاد (PCs) في مراقبة الحالة الصناعية (CM)، مع التركيز بشكل خاص على تصنيف شكل العيوب والتجزئة. تسلط الضوء على الأهمية المتزايدة لسحب النقاط ثلاثية الأبعاد عبر تطبيقات متنوعة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والقيادة الذاتية، مع معالجة التحديات الفريدة…
-
نظام دعم قرار غامض لتحديد أولويات المخاطر في تحليل المخاطر المهنية القائم على كيني الدقيقة
2024 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Journal of Soft Computing and Decision Analytics | المجال: تقنية الأشعة والموجات فوق الصوتية (Radiological and Ultrasound Technology)تناقش هذه القسم إطار عمل جديد لتحديد أولويات مخاطر الصحة والسلامة المهنية (OHS)، مع معالجة القيود المفروضة على طرق تحليل المخاطر والآثار الحالية (HEA). يدمج النهج المقترح مجموعات فuzzy كروية (SFS)، وتقنية مقارنة منطقة التقريب متعددة الخصائص (MABAC)، ومشغل المتوسطات الموزونة المرتبة (OWA) لتعزيز تقييم المخاطر المتعلقة بالعمل. من خلال استخدام SFS، يلتقط الإطار بشكل…
-
الشبكات العصبية متعددة المجالات للتشفير وفك التشفير لدمج البيانات الكامنة في الأنظمة الديناميكية
2024 | المؤلف: Sibo Cheng وآخرون | المجلة: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تناقش هذه الفقرة التحديات المرتبطة بالأنظمة الديناميكية عالية الأبعاد والقيود المفروضة على طرق استيعاب البيانات الكامنة (DA) الحالية، لا سيما في التعامل مع الخرائط المعقدة وغير الخطية بين الحالة والملاحظة. تعتبر المحاكيات التقليدية المعتمدة على الفيزياء مكلفة حسابيًا، مما دفع إلى تطوير طرق من مرتبة مخفضة مثل استيعاب البيانات الكامنة العام (GLA) واستيعاب بيانات الفضاء…
-
إعادة بناء الصور الطيفية العالية الدقة المعتمدة على التعلم العميق لتقييم جودة المنتجات الزراعية
2024 | المؤلف: Md. Toukir Ahmed وآخرون | المجلة: Journal of Food Engineering | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)تدرس هذه الدراسة استخدام التعلم العميق لإعادة بناء الصور الطيفية العالية من صور RGB، مع معالجة القيود التي تواجه أنظمة التصوير الطيفي التقليدية (HSI) في التطبيقات الزراعية. قام الباحثون بتطوير نموذج شبكة عصبية تلافيفية طيفية عالية – كثيفة (HSCNN-D) للتنبؤ بمحتوى المواد الصلبة القابلة للذوبان (SSC) في البطاطا الحلوة. نجح النموذج في إعادة بناء الصور…
-
تحليل آفات الجلد باستخدام محول الرؤية والشبكات العصبية التلافيفية: تصنيف جدري القرود
2024 | المؤلف: Gözde Yolcu | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: علم الفيروسات (Virology)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة للتشخيص السريع والدقيق للجدري القرود وغيرها من الآفات الجلدية، وخاصة في تمييز الحالات التي قد تكون قاتلة مثل الميلانوما. غالبًا ما تكون طرق التشخيص التقليدية، مثل الديرموسكوبي والتصوير بالموجات فوق الصوتية عالية الدقة، نوعية وذات طابع شخصي وتستغرق وقتًا طويلاً. للتغلب على هذه القيود، يقدم البحث أداة تصنيف كمية وموضوعية…
-
SSO-CCNN: شبكة CNN عميقة محسّنة قائمة على الارتباط لتصنيف أورام الدماغ باستخدام PGGAN الم sampled
2024 | المؤلف: Saswati Sahoo وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطارًا جديدًا، يُطلق عليه نموذج الشبكة العصبية العميقة المدفوعة بالارتباط القائم على تحسين الانتشار الحاد (SSO-CCNN)، يهدف إلى التصنيف التلقائي وتقسيم أورام الدماغ. يستفيد هذا الإطار من التقدم في التكنولوجيا لتسهيل الكشف المبكر عن الأورام، مما قد يقلل من معدل الوفيات وشدة المرض. يستخدم نموذج SSO-CCNN مقاطع محسّنة تم إنشاؤها من خلال الشبكات…
-
الكشف عن مرض الزهايمر باستخدام عتبة Otsu مع خوارزمية سرب القناديل وشبكة الاعتقاد العميق
2024 | المؤلف: Praveena Ganesan وآخرون | المجلة: Frontiers in Physiology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطارًا آليًا للكشف المبكر عن مرض الزهايمر (AD) باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي (sMRI). نظرًا للطبيعة التنكسية لمرض الزهايمر والعيوب المعرفية المرتبطة به، فإن الكشف المبكر أمر بالغ الأهمية لإبطاء تقدم المرض وتحسين نتائج المرضى. يستخدم الإطار تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، معتمدًا بشكل خاص على طريقة عتبة أوتسو المعززة بواسطة خوارزمية…