الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الآلة
-
مقارنة النماذج المدربة مسبقًا للكشف الفعال عن أمراض الأوراق: دراسة على شبكة CNN مخصصة
2024 | المؤلف: Tazrian Alam وآخرون | المجلة: Journal of Electrical Systems and Information Technology | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج الكشف عن أمراض الأوراق، مقارنةً بتسع هياكل مسبقة التدريب المعروفة – DenseNet201 و EfficientNetB3 و EfficientNetB4 و InceptionResNetV2 و MobileNetV2 و ResNet50 و ResNet152 و VGG16 و Xception – مع شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مخصصة تم تطويرها حديثًا. تهدف الدراسة إلى تقييم ما إذا كانت الشبكة العصبية المخصصة يمكن…
-
التعرف على عواطف الكلام عبر تمثيلات قائمة على الرسوم البيانية
2024 | المؤلف: Anastasia Pentari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول الورقة البحثية التقدم في التعرف على عواطف الكلام (SER) في سياق الحوسبة العاطفية، مع تسليط الضوء على تطبيق نظرية الرسم البياني لتصنيف إشارات الكلام الملونة عاطفياً. يقترح المؤلفون مجموعة ميزات جديدة مستمدة من المعلومات الإحصائية والبنائية القائمة على الرسم البياني، والتي تُستخدم لإنشاء هوية عاطفية فريدة لكل متحدث. تستخدم عملية التصنيف مصنف الغابة العشوائية…
-
دراسة شاملة لأنظمة مراقبة سلوك السائقين باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة
2024 | المؤلف: Fangming Qu وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدم في أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) والمركبات المستقلة (AVs)، مع التأكيد على الدور الحاسم لمراقبة سلوك السائق من خلال مؤشرات فسيولوجية مثل تعبيرات الوجه، موضع اليد، ووضع الجسم. يناقش البحث نظام ذكاء اصطناعي (AI) مصمم لتنبيه السائقين إلى السلوكيات غير الآمنة عبر إشعارات صوتية في الوقت الحقيقي، مما…
-
نماذج التعلم العميق الهجينة لتوقعات سلسلة الزمن للطاقة الشمسية
2024 | المؤلف: Diaa Salman وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تستكشف ورقة البحث نماذج التعلم العميق الهجينة الجديدة للتنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية، مع التأكيد على أهمية التنبؤات الدقيقة لإدارة أنظمة الطاقة المتجددة. تقيم الدراسة مجموعات متنوعة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وذاكرة المدى الطويل والقصير (LSTM) ونماذج المحولات (TF)، مقارنة أدائها ضد النماذج الفردية باستخدام محسنات مختلفة. تكشف النتائج أن نموذج CNN-LSTM-TF الهجين، الذي تم…
-
ضبط الشبكات العصبية القائمة على الانتباه من نوع الذاكرة القصيرة والطويلة لاكتشاف مرض باركنسون باستخدام تحسينات ميتاهيرستية معدلة
2024 | المؤلف: Aleksa Ćuk وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة والقصيرة (LSTM) مع آليات الانتباه للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) باستخدام بيانات اختبار المشي المزدوج. يُعتبر مرض باركنسون اضطرابًا تنكسيًا عصبيًا يتميز بأعراض مثل الرعشات أثناء الراحة وبطء الحركة، حيث يعتمد التشخيص بشكل أساسي على التقييم السريري، والذي غالبًا ما يكون ذاتيًا وغير دقيق.…
-
تسريع تحديد الهوية البشرية المعتمد على رؤية الكمبيوتر من خلال دمج تقدير العمر القائم على التعلم العميق من 2 إلى 89 عامًا
2024 | المؤلف: Andreas Heinrich | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الآثار (Archeology)تناقش هذه القسم التقدمات في رؤية الكمبيوتر لتحديد الهوية البشرية، مع التركيز على دمج تقنيات التعلم العميق لتعزيز تقدير العمر. يستفيد هذا النهج من الخوارزميات المتطورة لتحسين دقة وكفاءة تحديد الأفراد بناءً على البيانات المرئية. تسلط الأبحاث الضوء على إمكانيات نماذج التعلم العميق لمعالجة وتحليل ميزات الصورة المعقدة، مما يسهل تصنيف العمر بشكل أكثر موثوقية.…
-
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…
-
إيفوفوليو: طريقة تحسين المحفظة تعتمد على الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف
2024 | المؤلف: Alfonso Guarino وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث EvoFolio، وهي طريقة جديدة لاختيار المحفظة المثلى باستخدام الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف، وتحديداً خوارزمية الفرز الجيني غير المهيمن-II (NSGA-II). تهدف هذه الطريقة إلى تعظيم العوائد وتقليل المخاطر في الوقت نفسه، مما يعالج التحدي الطويل الأمد في تحسين المحفظة. يسمح EvoFolio بتفاعل المستخدم، مما يمكّن المستثمرين من دمج تفضيلاتهم في الخوارزمية، وبالتالي تعزيز…
-
توقع أسعار العقود الآجلة للسلع الزراعية بناءً على نموذج توقع هجين جديد يجمع بين تقنية التحلل التربيعي ونموذج LSTM
2024 | المؤلف: Tingting Zhang وآخرون | المجلة: Frontiers in Sustainable Food Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول ورقة البحث استقرار أسواق العقود الآجلة الزراعية، مع التأكيد على أهمية التنبؤات الدقيقة للأسعار من أجل التنمية الاجتماعية والاقتصادية. تقدم نموذج VMD-SGMD-LSTM جديد يدمج تحليل الوضع المتغير (VMD) وطريقة الانحدار العشوائي (SGMD) مع الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة والقصيرة الأجل (LSTM) لتعزيز دقة التنبؤ. يقوم النموذج أولاً بتفكيك بيانات أسعار العقود الآجلة الأصلية باستخدام VMD،…
-
نظام هجين جديد للطاقة الشمسية-خلية وقود لإنتاج الهيدروجين الأخضر والطاقة: تحسين الأداء بمساعدة طريقة الانحدار باستخدام العمليات الغاوسية
2024 | المؤلف: Bashar Shboul وآخرون | المجلة: International Journal of Hydrogen Energy | المجال: هندسة الطاقة وتقنيات القدرة (Energy Engineering and Power Technology)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا شاملًا تقنيًا وبيئيًا واقتصاديًا (3E) لنظام هجين جديد من الألواح الشمسية وخلايا الوقود (PV-FC) مصمم لإنتاج الهيدروجين الأخضر والكهرباء. يدمج النظام الألواح الشمسية، وخلايا الوقود، ومحلل كهربائي، ومحولات، وخزان تخزين الهيدروجين، مع إجراء تقييمات الأداء باستخدام MATLAB/Simulink®. تشمل المعلمات الرئيسية التي تم تحليلها ناتج الطاقة، والكفاءة، ومتطلبات المساحة لمحطة الطاقة…