الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: انتباه ذاتي متعدد الرؤوس
-
استغلال الميزات المحلية والعالمية: نموذج هجين من CNN-Transformer لتشخيص التوحد بناءً على fMRI Leveraging Local and Global Features: A CNN-Transformer Hybrid for fMRI-Based Autism Diagnosis
2026 | المؤلف: Mengzhu Yu | المجلة: Informatica | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث إطار عمل هجين جديد يجمع بين CNN و Transformer يهدف إلى تعزيز تشخيص اضطراب طيف التوحد (ASD) باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة (fMRI). تتطلب تعقيدات وتنوع تشخيص ASD، الذي يعتمد تقليديًا على التقييمات السلوكية الذاتية، وجود علامات حيوية موضوعية، وهو ما يسعى هذا النموذج لتقديمه. يستخدم الهيكل المقترح وحدة…
-
التنبؤ بارتفاع الموجة الكبير استنادًا إلى تحليل الميزات وتعزيزها Prediction of significant wave height based on feature decomposition and enhancement
2026 | المؤلف: Lin Wu وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة لتعزيز الميزات متعددة الأنماط (MFET) للتنبؤ بارتفاع الموجة الكبير (SWH)، مع معالجة التحديات مثل التعقيد، وعدم الثبات، ونقص المعلومات المحلية في النماذج الحالية. تتكون MFET من وحدة تحليل الإشارة التي تستخدم خوارزمية بحث العصافير-تحليل الوضع المتغير (SSA-VMD) لتفكيك إشارات SWH بشكل مثالي إلى وظائف الوضع الجوهري (IMFs) وإشارة متبقية. يتم…
-
إعادة بناء صورة الاستشعار عن بعد بدقة فائقة من خلال دمج مجالات الاستقبال متعددة المقاييس والمحولات الهجينة Remote sensing image Super-resolution reconstruction by fusing multi-scale receptive fields and hybrid transformer
2026 | المؤلف: Denghui Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية نموذجًا معززًا لإعادة بناء الصور عن بعد بدقة فائقة، حيث تتناول التحديات الشائعة التي تواجهها الخوارزميات الحالية، وخاصة مشكلة فقدان التفاصيل أثناء التدريب. يتميز النموذج المقترح بشبكة مولدة تستخدم نوى تلافيف متعددة المقاييس لاستخراج الميزات بشكل فعال وآلية انتباه ذاتي متعددة الرؤوس لدمج الميزات الديناميكية. يحسن هذا النهج بشكل كبير من…