الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: المدن الذكية
-
إطار تعلم تعزيز متعدد الوسائط وعوامل متعددة لتوقع تدفق المرور الحضري وتحسين التحكم في الإشارات Multi-modal and multi-agent reinforcement learning framework for urban traffic flow prediction and signal control optimization
2026 | المؤلف: R. Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: البناء والتشييد (Building and Construction)تقدم الورقة MM-STMAP، وهو إطار مبتكر لإدارة حركة المرور الحضرية يستفيد من الإدراك متعدد الأنماط والتعلم العميق المعزز لمعالجة التحديات التي تطرحها التحضر السريع وزحام المرور. من خلال استخدام شبكة تلافيفية بيانية زمنية مكانية، يلتقط النموذج أنماط حركة المرور المعقدة بشكل فعال بينما يدمج بيانات بيئية في الوقت الحقيقي، مثل العوامل الجوية، للتخفيف من العيوب…
-
تصنيف النفايات الصلبة المعتمد على البلوكشين مع تتبع مدعوم بالذكاء الاصطناعي ودمج إنترنت الأشياء Blockchain based solid waste classification with AI powered tracking and IoT integration
2026 | المؤلف: Aliaa Mahfooz Alabdali | المجلة: Scientific Reports | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم هذه البحث إطارًا جديدًا لإدارة النفايات يدمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT) وبلوكشين لتعزيز تصنيف النفايات الصلبة وتتبعها. باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والتعلم الانتقالي، يحقق النظام دقة تصنيف تبلغ 95%، متفوقًا بشكل كبير على تقنيات التعلم الآلي التقليدية. يتيح دمج مستشعرات إنترنت الأشياء، بما في ذلك المستشعرات فوق الصوتية ومستشعرات الوزن،…
-
الاقتصاد الرقمي وحيوية ريادة الأعمال: كشف التأثير والآليات من خلال عدسة المدن الذكية Digital economy and entrepreneurial vitality: unveiling the impact and mechanisms through the lens of smart cities
2026 | المؤلف: Yongliang Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاستراتيجية والإدارة (Strategy and Management)تبحث الورقة البحثية في تأثير الاقتصاد الرقمي على النشاط الريادي الحضري في الصين، باستخدام مجموعة بيانات بانل من 284 مدينة على مستوى المقاطعة تمتد من 2010 إلى 2021. باستخدام نماذج الفرق في الفرق (DID) ونماذج مطابقة درجات الميل – الفرق في الفرق (PSM-DID)، تجد الدراسة أن الاقتصاد الرقمي يعزز بشكل كبير النشاط الريادي الحضري، خاصة…
-
مراقبة كثافة الحشود المعززة القائمة على الشبكات العصبية التلافيفية العميقة للتخطيط الحضري الذكي في المدن الذكية Deep convolutional neural network-based enhanced crowd density monitoring for intelligent urban planning on smart cities
2026 | المؤلف: Wahida Ali Mansouri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث تقنية جديدة لمراقبة كثافة الحشود تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (DCNNCDM-IUP)، تهدف إلى تعزيز بنية المدينة الذكية من خلال تصنيف كثافة الحشود المتقدم. باستخدام طرق التعلم العميق (DL)، تستفيد تقنية DCNNCDM-IUP من معالجة الصور عبر التصفية الغاوسية وتستخدم بنية SE-DenseNet لاستخراج الميزات بشكل فعال. يتم تحسين النموذج باستخدام منهجية تحسين الثعلب الأحمر…