تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. الذكاء الاصطناعي

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الذكاء الاصطناعي




  • تحسين التعقيد الحسابي لموازنات الشبكات العصبية في معالجة الإشارات الرقمية: نهج شامل

    2024 | المؤلف: Pedro J. Freire وآخرون | المجلة: Journal of Lightwave Technology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تتناول هذه الورقة البحثية تحدي تطوير معادلات الشبكات العصبية (NN) ذات التعقيد المنخفض المناسبة لمعالجة الإشارات الرقمية في الوقت الحقيقي في أنظمة الاتصالات البصرية. يقترح المؤلفون نهجًا منهجيًا يشمل ثلاث مراحل حاسمة: التدريب، الاستدلال، وتوليف الأجهزة. يقدمون مقاييس جديدة لقياس التعقيد، مما يسهل اتخاذ قرارات تصميم مستنيرة من خلال ربط اعتبارات البرمجيات والأجهزة. تؤكد الدراسة…


  • انتشار مستقر لإعادة بناء الصور عالية الجودة في تحليل الصخور الرقمية

    2024 | المؤلف: Yutian Ma وآخرون | المجلة: ADVANCES IN GEO-ENERGY RESEARCH | المجال: الجيوكيمياء والبترولوجيا (Geochemistry and Petrology)

    تناقش هذه الفقرة تطبيق الانتشار المستقر (SD)، وهو نموذج متقدم للذكاء الاصطناعي، في تحليل الصخور الرقمية، وهو أمر أساسي لتصور الميكروهياكل الجيولوجية وفهم آليات النقل في موارد الطاقة الجيولوجية تحت الأرض. تبرز الدراسة تطبيقات متنوعة لـ SD، بما في ذلك تحسين دقة الصورة، وإزالة الضوضاء، وإزالة التشويش، وتقسيم الصور، وإعادة بناء الصخور ثلاثية الأبعاد من…


  • الكشف عن أمراض أوراق الطماطم بناءً على آلية الانتباه ودمج الميزات متعددة المقاييس

    2024 | المؤلف: Yong Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تقدم هذه الورقة البحثية طريقة محسّنة لاكتشاف أمراض أوراق الطماطم في البيئات الطبيعية المعقدة، مع معالجة التحديات مثل الإضاءة المتغيرة وأحجام الآفات الصغيرة. تدمج الطريقة المقترحة وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) في نموذج YOLOv6 لتحسين استخراج ميزات المرض مع التخفيف من التداخل البيئي. بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم وحدة دمج الميزات العامة المعاد برمجتها متعددة…


  • إطار فعال للكشف عن مرض باركنسون: الاستفادة من تمثيل الزمن-التردد وشبكة أليكس نت العصبية الالتفافية

    2024 | المؤلف: Siuly Siuly وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تبحث هذه الورقة البحثية في استخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) للتشخيص المبكر لمرض باركنسون (PD)، وهو اضطراب تنكسي عصبي يؤثر على أكثر من 10 ملايين شخص على مستوى العالم. تقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) قائم على تمثيل الزمن-التردد (TFR) باستخدام AlexNet يعزز من تحديد المناطق الحرجة في الدماغ المرتبطة بمرض PD. من…


  • استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الحرجة: الفرص والعقبات

    2024 | المؤلف: Michael R. Pinsky وآخرون | المجلة: Critical Care | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والإمكانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القائم على التعلم الآلي (AI) في بيئة وحدة العناية المركزة (ICU). يبرز أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعريف الحالات والتنبؤ بالأحداث شائعة في مجالات مختلفة، لكن دمجها في الطب الحاد كان بطيئًا بسبب عقبات كبيرة. تشمل هذه العقبات عدم نضج أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحقيق…


  • التعرف على المشاعر من خلال EEG بناءً على مصفوفة ميزات الانتروبيا التفاضلية عبر شبكة 2D-CNN-LSTM

    2024 | المؤلف: Teng Wang وآخرون | المجلة: EURASIP Journal on Advances in Signal Processing | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتعرف على المشاعر باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة القيود التي تواجه الأساليب التقليدية التي تتجاهل الارتباطات المكانية بين إشارات الأقطاب الكهربائية. تدمج الطريقة المقترحة مصفوفة ميزات الانتروبيا التفاضلية (DEFM) مع بنية تعلم عميق هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية ثنائية الأبعاد (2D-CNN) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM).…


  • الكشف عن الضغط النفسي الحاد باستخدام تعلم الآلة من وضعية الجسم وحركاته

    2024 | المؤلف: Robert Richer وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب السلوكي (Behavioral Neuroscience)

    تبحث الدراسة في العلاقة بين الضغط النفسي الحاد ووضع الجسم وحركاته، باستخدام بيانات الحركة التي تم جمعها من 59 مشاركًا عبر دراستين. خضع المشاركون لاختبار الضغط الاجتماعي في تريير (TSST) وحالة تحكم خالية من الضغط (friendly-TSST; f-TSST) بينما تم التقاط حركاتهم باستخدام وحدات قياس القصور الذاتي (IMUs). تكشف النتائج أن تحفيز الضغط الحاد يؤدي إلى…


  • طرق تحديد نقطة القطع المثلى للعلامات الحيوية التشخيصية مع تطبيق البيانات السريرية في تحليل ROC: مراجعة محدثة

    2024 | المؤلف: Mojtaba Hassanzad وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: علم الأوبئة (Epidemiology)

    يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق تحليل خصائص التشغيل المستقبلية (ROC) في تحديد النقاط القطعية المثلى للعلامات الحيوية في الدراسات التشخيصية. يقدم إطارًا لاختيار هذه النقاط القطعية، مع تسليط الضوء على طرق مختلفة مثل مؤشر يودن، مؤشر إقليدس، مؤشر المنتج، ونسبة الاحتمالات التشخيصية (DOR). يتم توضيح الأهمية السريرية لهذه الطرق من خلال مثال يتضمن…


  • MMSeaIce: مجموعة من التقنيات لتحسين رسم خرائط الجليد البحري باستخدام نموذج متعدد المهام

    2024 | المؤلف: Xinwei Chen وآخرون | المجلة: The cryosphere | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

    تسعى تحدي AutoICE إلى تحسين منتجات الجليد البحري في الوقت القريب من خلال تحسين الدقة المكانية، والتغطية، والاتساق. يوضح هذا البحث مساهماتنا في التحدي، حيث قمنا بتطوير خط أنابيب آلي لرسم خرائط الجليد البحري باستخدام بنية U-Net متعددة المهام للتنبؤ بتركيز الجليد البحري (SIC)، ومرحلة التطور (SOD)، وحجم الجليد (FLOE). من خلال الاستفادة من مجموعة…


  • موثوقية وصلاحية أجهزة المسح الضوئي بالضوء المنظم المحمولة ونظام التصوير الفوتوغرامي الثابت في تصوير السطح ثلاثي الأبعاد للوجه

    2024 | المؤلف: J. Schipper وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تقويم الأسنان (Orthodontics)

    هذا القسم من ورقة البحث يقيم موثوقية وصلاحية أنظمة تصوير السطح ثلاثية الأبعاد (3D) – 3dMD، Artec Eva، وArtec Space Spider – المستخدمة لتقييم التغيرات الوجهية بعد الجراحة. كانت الدراسة تهدف إلى إثبات موثوقية وصلاحية داخلية وخارجية من خلال مسح رأس دمية ووجوه متطوعين أصحاء عدة مرات. تم قياس الموثوقية باستخدام الجذر التربيعي لمتوسط المسافة،…


←السابق
1 … 237 238 239 240 241 … 285
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.