الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف الصور

SeqPE: محول مع ترميز موضع تسلسلي SeqPE: Transformer With Sequential Position Encoding

2026 | المؤلف: Huayang Li وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تقدم البحث SEQPE، وهو إطار ترميز موحد وقابل للتعلم بالكامل لمواقع Transformers، يعالج قيود الترميز التقليدي للمواقع (PEs) في التكيف وقابلية التوسع. يستخدم SEQPE مشفر مواقع تسلسلي خفيف الوزن ويقدم هدفين للتنظيم: هدف تبايني لمواءمة مسافات الترميز مع دالة المسافة المحددة مسبقًا، وخسارة تقطير المعرفة لتعزيز أداء الاستقراء. تظهر النتائج التجريبية أن SEQPE يتفوق على…
دوال الكثافة المثلى للتداخل الموزون في نماذج التعلم Optimal density functions for weighted convolution in learning models

2026 | المؤلف: Simone Cammarasana وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

تقدم الورقة نهجًا جديدًا يسمى الالتفاف الموزون، والذي يعزز طريقة الالتفاف التقليدية المستخدمة للإشارات على الشبكات المنتظمة، مثل الصور ثنائية الأبعاد. على عكس الالتفاف القياسي الذي يعامل جميع البكسلات المجاورة بشكل متساوٍ، يطبق الالتفاف الموزون دالة كثافة مثالية لتعديل مساهمات البكسلات المجاورة بناءً على مسافتها من البكسل المركزي. يهدف هذا الأسلوب إلى تحسين دقة التقريب…
مراجعة للتقدم في تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة باستخدام التعلم العميق A review of advancements in low-light image enhancement using deep learning

2026 | المؤلف: Fangxue Liu وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

يوفر هذا القسم من ورقة البحث نظرة شاملة على التحديات والتقدم في تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة باستخدام تقنيات التعلم العميق. يسلط الضوء على الآثار الضارة لظروف الإضاءة المنخفضة على مهام رؤية الكمبيوتر مثل التقسيم والكشف والتصنيف، ويلاحظ التقدم الكبير الذي تم إحرازه في السنوات الأخيرة. تصنف المراجعة بشكل منهجي طرق التحسين المختلفة التي تم…
إدراك المشاهد الطبيعية: اكتشاف الكائنات وتقسيمها باستخدام خريطة البروز مع AlexNet Perception of Natural Scenes: Objects Detection and Segmentations using Saliency Map with AlexNet

2026 | المؤلف: M. Ahmed وآخرون | المجلة: The International Arab Journal of Information Technology | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف الكائنات، مع معالجة تعقيدات تتبع الكائنات في البيئات المعقدة. تعتمد المنهجية المقترحة على بنية مخصصة مستوحاة من AlexNet، مصممة خصيصًا لتعزيز تصنيف الصور من خلال معالجة متجهات الميزات. تشمل المكونات الرئيسية للنهج استخدام التجميع المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات مع الضوضاء (DBSCAN) من أجل تقسيم الصور بشكل فعال…
استغلال آلات التعلم الكمي المتطرفة لتصنيف الصور Harnessing quantum extreme learning machines for image classification

2026 | المؤلف: A. De Lorenzis وآخرون | المجلة: Physical Review Applied | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تتناول الأبحاث ال تطبيق تقنيات التعلم الآلي الكمي، وبشكل خاص آلة التعلم المتطرفة الكمية (QELM)، لمهام تصنيف الصور. تدرس الدراسة بشكل منهجي مراحل مختلفة من عملية QELM، بما في ذلك إعداد مجموعة البيانات، استراتيجيات الترميز، وديناميات الخزان الكمي من خلال هاملتونيين مختلفين. تكشف النتائج أن دمج خزان كمي يعزز دقة المصنف، حيث تؤثر طرق الترميز…
طلب الطاقة من عقدة واحدة أثناء تدريب الذكاء الاصطناعي: قياسات على نظام NVIDIA H100 المكون من 8 وحدات معالجة رسومية Single-Node Power Demand During AI Training: Measurements on an 8-GPU NVIDIA H100 System

2026 | المؤلف: Imran Latif وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)

تبحث الدراسة في استهلاك الطاقة لمعدات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على عقدة NVIDIA H100 HGX المكونة من 8 وحدات معالجة الرسوميات أثناء تدريب نماذج مختلفة، بما في ذلك مصنف الصور ResNet ونموذج اللغة الكبير Llama2-13b. قامت الدراسة بقياس استهلاك الطاقة الفوري، حيث وجدت أن الحد الأقصى يبلغ حوالي 8.4 كيلووات، وهو أقل بنسبة…
تأثير الميزات غير المتوازنة على مجموعات البيانات الكبيرة Impact of imbalanced features on large datasets

2026 | المؤلف: Waleed Albattah وآخرون | المجلة: Frontiers in Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

الزيادة الأسية في بيانات الصور والفيديو تتطلب تطوير خوارزميات بحث فعالة تعتمد على المحتوى في الوقت الحقيقي، حيث تعتبر تحديد الميزات أمرًا حاسمًا للتعرف على الكائنات في الصور. تتناول هذه الدراسة التحديات التي تطرحها عدم توازن الفئات في التصنيف القائم على الميزات، حيث يجب أن تحتوي كل فئة على عدد متساوٍ من الحالات لتحقيق أداء…
إعادة تكوين FPGA الديناميكية للذكاء الاصطناعي المدمج القابل للتوسع: منهجية تصميم مشترك لتسريع الشبكات العصبية الالتفافية Dynamic FPGA reconfiguration for scalable embedded artificial intelligence (AI): A co-design methodology for convolutional neural networks (CNN) acceleration

2026 | المؤلف: Jalil Boudjadar وآخرون | المجلة: Future Generation Computer Systems | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)

تقدم هذه الورقة البحثية منهجية تصميم مشترك جديدة لنشر الشبكات العصبية التلافيفية القابلة للتكيف والقابلة للتوسع على منصات FPGA، مع التركيز بشكل خاص على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدمجة. يدمج الإطار المقترح بين قابلية التكيف البرمجية وإعادة تكوين الأجهزة FPGA، مما يسمح بالتعديل الديناميكي لوحدات تسريع الأجهزة. تعزز هذه الابتكارات الأداء الحسابي وتقلل من زمن الاستجابة…
ميمريستور ذو مقاومة تفاضلية سلبية فائقة القوة لتنفيذ دوائر الأعصاب الصلبة Ultra robust negative differential resistance memristor for hardware neuron circuit implementation

2026 | المؤلف: Yifei Pei وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)

يتناول القسم التقدم في الحوسبة العصبية، مع التركيز بشكل خاص على تطوير نموذج عصبي قوي يستخدم مقاومات ميمريستورية ذات مقاومة تفاضلية سلبية (NDR) تعتمد على هيكل بئر كمومي AlAs/In₀.₈Ga₀.₂As/AlAs. تظهر هذه الميمريستورات المبتكرة استقرارًا استثنائيًا، يتميز بتغير منخفض قدره 0.264%، ومقاومة عالية للحرارة تصل إلى 400 °م، وقدرة تحمل ملحوظة، قادرة على أكثر من \(10^{11}\)…
خوارزمية الكشف عن أمراض النباتات تعتمد على محول سوين الفعال Plant Disease Detection Algorithm Based on Efficient Swin Transformer

2026 | المؤلف: Ao Zhang وآخرون | المجلة: Computers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print) | المجال: علوم النبات (Plant Science)

تقدم البحث نموذج Efficient Swin Transformer، وهو نموذج متقدم مصمم لتعزيز اكتشاف أمراض النباتات مع معالجة قيود طرق الكشف التقليدية، التي غالبًا ما تكون كثيفة العمالة وذات طابع شخصي. يحسن Efficient Swin Transformer من بنية Swin-T من خلال دمج وحدتين رئيسيتين: مولد الرموز الانتقائي، الذي يقلل من عدد الرموز المعالجة لزيادة الكفاءة الحسابية، ومجمع دمج…