الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الشبكات العصبية التلافيفية
-
دمج التمثيلات المعتمدة على الهيكل العظمي لتصنيف أوضاع اليوغا بشكل موثوق باستخدام نماذج التعلم العميق
2026 | المؤلف: Mohammed Mohi-Ud-Din وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث دراسة شاملة حول تصنيف أوضاع اليوغا الآلي، مع تسليط الضوء على أهمية التعرف الدقيق على الأوضاع لمنع الإصابات المرتبطة بالوضعيات غير الصحيحة. يقدم المؤلفون مجموعة بيانات جديدة، “Yoga-16″، التي تعالج قيود مجموعات البيانات الحالية وتقييم منهجي لثلاثة هياكل تعلم عميق—VGG16 و ResNet50 و Xception—باستخدام ثلاثة أوضاع إدخال مختلفة: الصور الخام، وصور هيكل…
-
MedSpectralNet: هيكل شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لتصنيف الصور متعددة الأنماط
2026 | المؤلف: Nabilah Afrin وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على MedSpectralNet، وهو شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مصممة لتصنيف الصور الطبية. يعالج هذا النموذج التحديات التي تواجه النماذج الحالية الرائدة، مثل MedMamba، التي تستخدم نماذج الفضاء الحالة (SSMs) التي تحد من التوازي وتزيد من وقت التشغيل بسبب عملياتها التسلسلية. يقوم MedSpectralNet بتقريب الانتباه الذاتي بتعقيد خطي، مما يمكّن من…
-
تصنيف متعدد الفئات لأمراض أوراق النباتات باستخدام نظام محول عميق هجين وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
2026 | المؤلف: Saravanan Srinivasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل للتعلم العميق (DL) للكشف متعدد الفئات عن أمراض المحاصيل، مع التركيز بشكل خاص على الذرة والطماطم والبطاطس. كان الهدف هو تعزيز الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحسين دقة التصنيف، والتعميم عبر مجموعات البيانات، وقابلية التفسير باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). استخدمت الأبحاث مجموعتين كبيرتين من…
-
النظر داخل الصندوق الأسود: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتفسير توقعات الفطريات المسببة للأمراض في الرؤية الحاسوبية المتقدمة
2026 | المؤلف: Joshua Guthrie وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تتناول الأبحاث القضية الحرجة لمقاومة المضادات الحيوية، وخاصة فيما يتعلق بالفطريات المسببة للأمراض، وتستكشف تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في علم الأحياء الدقيقة لتحسين التشخيص والعلاج. تستخدم الدراسة نماذج رؤية حاسوبية متقدمة، وخاصة المحولات البصرية (Swin Transformer-Tiny و Vision Transformer-Base 16) والشبكات العصبية التلافيفية (DenseNet121 و InceptionV3)، لتصنيف أنواع الخميرة المسببة للأمراض بدقة من صور المجهر.…
-
خلية-
MICS : الكشف عن الخلايا المناعية باستخدام الفلورية الذاتية ثنائية الفوتون بدون علامات والتعلم العميق2026 | المؤلف: Lucas Kreiß وآخرون | المجلة: Journal of Biophotonics | المجال: علم المناعة (Immunology)تتناول ورقة البحث التقدمات في التصوير بدون علامات، وخاصة من خلال المجهر متعدد الفوتونات بدون علامات (MPM)، الذي يستخدم تحفيز الفوتونين للفلوريسنس التلقائي الطبيعي (AF) من البروتينات الأيضية. هذه التقنية مفيدة للتطبيقات الحية لأنها تلغي الحاجة إلى إجراءات التلوين. يبرز المؤلفون دمج نماذج التعلم العميق (DL)، وبشكل خاص شبكة عصبية تلافيفية (CNN)، لتعزيز خصوصية صور…
-
معالجة الإشارات العصبية للحديث المتخيل باستخدام EEG وتصنيف التعلم العميق
2026 | المؤلف: Fatma Elwasify وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتصنيف الكلام المتخيل من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، باستخدام هياكل تعلم عميقة متقدمة وخط أنابيب معالجة مسبقة متخصصة. يقترح المؤلفون خمس هياكل هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الميزات المكانية والزمانية لبيانات EEG بشكل فعال. يتكون خط أنابيب المعالجة المسبقة من…
-
تعزيز تصنيف أمراض النباتات باستخدام شبكة عصبية تلافيفية قائمة على الانتباه للتدريب داخل مجموعة البيانات وعبرها
2026 | المؤلف: Prateek Mahapatra وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تؤكد الورقة البحثية على الدور الحاسم لتصنيف أمراض النباتات بدقة في تعزيز الأمن الغذائي وإنتاجية الزراعة. بينما تقدمت تقنيات التعلم العميق في هذا المجال، لا يزال دمج التدريب عبر مجموعات البيانات مع التدريب داخل مجموعة البيانات غير مستكشف بشكل كافٍ. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مصممًا لتعزيز…
-
تحسين الصور تحت الماء وتصنيف المشاهد المعتمد على GAN باستخدام التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Amani Homoud وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا استكشافيًا لتقنيات تحليل الفيديو تحت الماء تهدف إلى تحسين جودة الصورة وتحسين تصنيف الأنواع البحرية. تبدأ المنهجية بمعالجة التحديات التي تطرحها البيئات تحت الماء، مثل انخفاض شدة الضوء وتشويه الألوان، مما يعيق الكشف الدقيق عن الأجسام. يستخدم المؤلفون خوارزمية العالم الرمادي (GW) لتحسين الصورة الأولية، تليها تحليل مقارن لتقنية توازن…
-
استكشاف رؤى محددة للفصوص الدماغية في إطار قابل للتفسير للكشف عن الفصام القائم على تخطيط الدماغ الكهربائي
2026 | المؤلف: Md. Milon Hossain وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الدراسة قضية الصحة العالمية الملحة المتعلقة بالفصام (ScZ) وتبرز أهمية الكشف المبكر والتشخيص الدقيق للإدارة الفعالة. تقدم إطارًا جديدًا يستخدم تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لتحديد الفصوص الدماغية الحرجة المرتبطة بالفصام. تتضمن المنهجية تقسيم إشارات EEG، وتحويلها إلى صور طيفية ميلية عبر تحويل فورييه قصير المدى (STFT)، وتصنيف هذه الصور باستخدام شبكة عصبية تلافيفية…
-
بحث حول اكتشاف الصرع والتعرف عليه استنادًا إلى دمج تحويل التردد الزمني ونموذج التعلم العميق
2026 | المؤلف: Canhui Wang وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الورقة البحثية في الكشف عن إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) المصاحبة للصرع من خلال مقارنة فعالية تحويل الموجات المستمرة (CWT) وتحويل فورييه قصير المدى (STFT) بالاشتراك مع ثلاث هياكل شبكة عصبية: EEGNet و AlexNet و Shallow ConvNet. تتضمن الدراسة استراتيجيات تحسين متنوعة، بما في ذلك خسارة مركزة، وزيادة بيانات ديناميكية، وإيقاف مبكر، لتعزيز…