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




  • BLS-QLSTM: شبكة عصبية كمومية هجينة جديدة لتوقع مؤشرات الأسهم

    2025 | المؤلف: Liyun Su وآخرون | المجلة: Humanities and Social Sciences Communications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم البحث نموذجًا هجينًا جديدًا لشبكة عصبية كمومية، BLS-QLSTM، مصممًا لتعزيز توقعات اتجاه أسعار الأسهم من خلال معالجة قيود النماذج التقليدية والحالية في التعلم الآلي. يدمج النموذج نظام التعلم الواسع (BLS) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد الكمومية (QLSTM)، مما يعالج بفعالية التحديات التي تطرحها البيانات عالية الأبعاد والاعتمادات الزمنية في السلاسل الزمنية المالية الفوضوية.…


  • نهج قائم على التعلم العميق لتحليل تأثير ضرس العقل الثالث مع التصنيفات السريرية

    2025 | المؤلف: Yunus Balel وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق مصمم للكشف التلقائي عن الأضراس الثالثة المتأثرة، مع دمج التصنيفات السريرية مثل تصنيف بيل وغريغوري، وتصنيف وينتر، ومؤشر صعوبة بيدرسون. أظهر النموذج دقة عالية ومقاييس أداء، محققًا نتائج قابلة للمقارنة مع طرق التقييم اليدوية التقليدية. يمكن أن يؤدي تنفيذ هذا النظام المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الإعدادات السريرية إلى توفير…


  • نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ والوقاية ونهج متمركز حول المريض للأمراض غير المعدية المتعلقة بمتلازمة الأيض

    2025 | المؤلف: Alejandro Clarós وآخرون | المجلة: European Journal of Public Health | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    يتناول قسم ورقة البحث العلاقة المهمة بين متلازمة الأيض (MetS) ومجموعة متنوعة من الأمراض غير السارية (NCDs)، بما في ذلك داء السكري من النوع 2 (T2D)، ومرض الكبد الدهني المرتبط بالأيض (MASLD)، والخلل الدهني الأثري (ATD)، ومرض الكلى المزمن (CKD). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها نقص أدوات التشخيص الموثوقة للكشف المبكر وتصنيف المخاطر،…


  • دمج بيانات LiDAR الملونة وتقسيم YOLO الدلالي لاستخراج ميزات التصميم في العمارة الصينية القديمة

    2025 | المؤلف: Yanyi Li وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: علم الأرض (Geology)

    في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في ميزات تصميم العمارة الصينية القديمة، باستخدام معبد زينرو في شنغهاي كدراسة حالة. تم تأسيس المعبد خلال سلالة سونغ ويتميز بتخطيطه المحوري المركزي، ويشمل هياكل مهمة مثل قاعة ماهافيرا، التي هي المبنى الخشبي الوحيد المتبقي من سلالة يوان في منطقة شنغهاي. لتحليل هذه الميزات المعمارية، طور الباحثون نظام مسح ليزري…


  • اللمسة الإنسانية في الذكاء الاصطناعي: تحسين تعلم اللغة من خلال نظرية تحديد الذات ودعم المعلم

    2025 | المؤلف: Ma Yi وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychology | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    تدرس هذه الدراسة الآثار طويلة الأمد للألعاب اللغوية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على الدافع وكفاءة اللغة الإنجليزية بين المتعلمين الصينيين للغة الإنجليزية كلغة أجنبية، مع التركيز على التفاعل بين ت gamification الذكاء الاصطناعي ودعم المعلم. أجريت الدراسة على مدى 16 أسبوعًا مع 150 متعلمًا متوسطًا عبر ثلاث جامعات، وشملت التصميمات المختلطة والطويلة الأمد شبه التجريبية ثلاث…


  • بنية UNet هجين جديدة للرؤية لتقسيم وتصنيف أورام الدماغ

    2025 | المؤلف: M. Renugadevi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم هذه الورقة البحثية معمارين مبتكرين لتحليل أورام الدماغ: Hybrid Vision UNet-Encoder Decoder (HVU-ED) للتجزئة وHybrid Vision UNet-Encoder (HVU-E) للتصنيف. تستفيد النماذج من قدرات استخراج الميزات للطرق الهجينة، بما في ذلك ResNet50 وVGG16 وDenseNet121 وXception، المدمجة مع Vision Transformer (ViT). في نموذج HVU-ED، يتم دمج هذه الميزات الهجينة مع ميزات UNet في طبقة الزجاجة وتستخدم…


  • الكشف المبكر عن أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام أساليب التعلم الآلي متعددة المصنفات

    2025 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: International Journal of Environmental Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تناقش هذه القسم تطوير إطار عمل متقدم لتعلم الآلة (ML) يهدف إلى تحسين التشخيص المبكر لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي قضية صحية عالمية هامة. يدمج الإطار المقترح طرق تصنيف متعددة – تحديدًا الجار الأقرب (KNN)، بايز الساذج، وآلة الدعم الشعاعي (SVM) – مع طريقة اختيار ميزات ميتاهيرستية تعرف بالخوارزمية التنافسية الإمبريالية (ICA). يستفيد هذا…


  • مقارنة نماذج التعلم العميق للصيانة التنبؤية في أنظمة التصنيع الصناعية باستخدام بيانات المستشعر

    2025 | المؤلف: Wenjun Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)

    تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا مفصلًا لنماذج التعلم العميق للصيانة التنبؤية (PdM) في أنظمة التصنيع الصناعية، باستخدام بيانات المستشعرات. يقترح المؤلفون إطار عمل شامل يتضمن جمع البيانات، والمعالجة المسبقة، واستخراج الميزات، وبناء النموذج، والتقييم، مع استخدام هياكل متنوعة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات ذات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، والنماذج الهجينة. تشير النتائج التجريبية…


  • فعالية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على العوامل البشرية في نماذج الثقة

    2025 | المؤلف: Justin C. Cheung وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    في هذه الدراسة، استكشفنا التفاعل المعقد بين قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي المدركة، والثقة في مهندسي الذكاء الاصطناعي، والمواقف، ونية استخدام الطائرات المسيرة المستقلة المختلفة. تكشف نتائجنا أن قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي المدركة تؤثر بشكل كبير على جميع أبعاد الثقة في مهندسي الذكاء الاصطناعي، حتى عند أخذ الثقة في نظام الذكاء الاصطناعي نفسه في الاعتبار. وهذا…


  • مسح لتشفير الزمن للمعلومات الحسية

    2025 | المؤلف: Peter Cariani وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تقدم هذه القسم أدلة مقنعة على الوجود الواسع لتوقيت النبضات الدقيقة والترميز الزمني عبر أنظمة حسية مختلفة في كل من اللافقاريات والفقرات. يصنف أنواع الترميز العصبي إلى أنماط تنشيط القنوات، وأنماط النبضات الزمنية، وأنماط تأخير النبضات، مما يبرز أهمية رموز القنوات الزمنية المجمعة، بما في ذلك رموز تسلسل الإطلاق. تشمل المراجعة مجموعة من الأنماط الحسية…


←السابق
1 … 49 50 51 52 53 … 285
التالي→

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