الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي
-
emotion2vec: التدريب الذاتي المسبق لتمثيل عواطف الكلام
2024 | المؤلف: Ziyang Ma وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يقدم المؤلفون emotion2vec، وهو نموذج تمثيل عاطفي عالمي مصمم لتعزيز التعرف على العواطف عبر مهام ولغات مختلفة. تم تدريب النموذج مسبقًا على 262 ساعة من بيانات العواطف غير المصنفة باستخدام نهج تقطير عبر الإنترنت مع إشراف ذاتي يدمج بين وظائف خسارة مستوى التعبير ووظائف خسارة مستوى الإطار. تتيح هذه الاستراتيجية التدريبية المبتكرة…
-
تعزيز جودة البيانات في توثيق الآثار البحرية باستخدام الروبوتات تحت الماء: من بيئات المحاكاة إلى السيناريوهات الواقعية
2024 | المؤلف: Eleni Diamanti وآخرون | المجلة: Journal of Computer Applications in Archaeology | المجال: علم الآثار (Archeology)تقدم هذه الورقة إطارًا منهجيًا شاملاً لرسم الخرائط ثلاثية الأبعاد المعتمدة على الصور لمواقع التراث الثقافي تحت الماء باستخدام الروبوتات البحرية. يشمل الإطار ثلاث مراحل حاسمة لمهمة روبوتية تحت الماء: التخطيط، تنفيذ المهمة، والمعالجة غير المتصلة. في مرحلة التخطيط، يستخدم المؤلفون تكوينات حساسات متعددة الرؤية ويحاكون تأثيرات البيئة تحت الماء على التصوير لتحسين استراتيجيات المهمة.…
-
التعلم المنقول ونماذج الشبكات العصبية العميقة الهجينة لتصنيف اضطراب طيف التوحد من إشارات EEG
2024 | المؤلف: Noor Kamal Al-Qazzaz وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستكشف هذه الورقة البحثية استخدام تقنيات التعلم العميق، وبشكل خاص الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs)، لتصنيف اضطراب طيف التوحد (ASD) بناءً على بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تهدف الدراسة إلى تعزيز التشخيص المبكر لـ ASD، الذي يعتمد تقليديًا على الفحص السلوكي، من خلال استخدام CNNs لاستخراج الميزات من ملفات EEG الطيفية. تشير النتائج إلى…
-
تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع للطب
2024 | المؤلف: Guangzhi Xiong وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يناقش المؤلفون قيود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الإجابة على الأسئلة الطبية (QA)، وخاصة القضايا المتعلقة بالهلوسة والمعلومات القديمة. لمعالجة هذه التحديات، يقترحون تقييم استرجاع المعلومات الطبية المعزز بالتوليد (MIRAGE)، وهو معيار يتكون من 7,663 سؤالاً مأخوذة من خمسة مجموعات بيانات طبية للإجابة على الأسئلة. أجرى المؤلفون تجارب واسعة باستخدام مجموعة أدوات…