الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم التعزيز
-
التعلم المعزز المدفوع بالتكيف النشط لانحراف التردد السريع والموثوق للكشف عن العزلة
2026 | المؤلف: Ahmed G. Abo‐Khalil وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تتناول البحث التحدي الحاسم لاكتشاف العزلة في أنظمة الطاقة الشمسية المتصلة بالشبكة، مشددة على قيود طرق الانجراف الترددي النشط الحالية، لا سيما مناطق عدم الكشف الكبيرة (NDZ) ومعلمات الاضطراب الثابتة. للتغلب على هذه القضايا، يقترح المؤلفون طريقة جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تعتمد على الانجراف الترددي النشط القابل للتكيف باستخدام التعلم المعزز (RL) لتحسين سلوك الاضطراب…
-
تكييف أسلوب تفاعل الوكيل الافتراضي باستخدام التعلم المعزز لتعزيز الانخراط العاطفي
2026 | المؤلف: Christian Tamantini وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا قائمًا على التعلم المعزز مصممًا لتعزيز تفاعلات الإنسان مع الوكيل من خلال التكيف الديناميكي لأساليب الاتصال لزيادة الانخراط العاطفي للمستخدم. شملت الدراسة تجربة مستخدم مع 20 مشاركًا تفاعلوا مع وكيل يعتمد على الكلام التكيفي أو واجهة شاشة ثابتة أثناء إكمال استبيان URICA. استخدم الوكيل التكيفي تقنية Thompson Sampling للتبديل بين…
-
تحسين توليدي تطوري: نحو تحسين تطوري مدفوع بالكامل بالبيانات عبر التعلم التوليدي
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Evolutionary Computation | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يقدم القسم تحسين الجيل التطوري (EvoGO)، وهو إطار عمل جديد يعتمد على البيانات يهدف إلى تعزيز الخوارزميات التطورية (EAs) من خلال القضاء على الاعتماد على المشغلين المصنوعين يدويًا. يعمل EvoGO من خلال ثلاث مراحل رئيسية: إعداد البيانات، تدريب النموذج، وتوليد السكان. في مرحلة إعداد البيانات، يتم بناء مجموعة بيانات ثنائية لتعزيز تنوع التدريب دون تكبد…
-
الذكاء الاصطناعي في التعليم التكيفي: مراجعة منهجية للتقنيات المخصصة للتعلم
2025 | المؤلف: Hariyanto Hariyanto وآخرون | المجلة: Discover Education | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط المراجعة المنهجية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على التعليم، لا سيما من خلال تنفيذ التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). تسهل هذه التقنيات بيئات التعلم التكيفية والشخصية من خلال تمكين أنظمة التدريس الذكية، وتكييف المحتوى في الوقت الحقيقي، ونمذجة المتعلم التنبؤية. تؤكد المراجعة على فعالية كل من أساليب…
-
التعلم المعزز المدفوع بالكم لتحسين الطاقة الطيفية في تشكيل الحزم الهجينة Massive MIMO للجيل السادس
2025 | المؤلف: R. Krishnamoorthy وآخرون | المجلة: Wireless Personal Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم البحث إطار عمل التعلم المعزز المدفوع بالكم (QDRL) الذي يهدف إلى تعزيز الكفاءة الطيفية وكفاءة الطاقة في تشكيل الحزم الهجينة Massive MIMO لشبكات 6G اللاسلكية. من خلال استخدام الشبكات العميقة الكمومية (Q-DQN)، وتدرج السياسة الكمومية (QPG)، وخوارزمية تحسين التقريب الكمومي (QAOA)، يحقق الإطار مقاييس أداء ملحوظة: كفاءة طيفية تبلغ 11.21 بت/هرتز، وكفاءة استخدام الموارد…
-
التعلم المعزز متعدد الوكلاء لتحسين تخصيص الموارد: استعراض
2025 | المؤلف: Mohamad Abdul Hady وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دمج التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) مع تحسين تخصيص الموارد (RAO)، مع التأكيد على أهميته في معالجة اتخاذ القرار اللامركزي في البيئات الديناميكية. لقد ظهر MARL كإطار قوي لمواجهة تحديات RAO عبر مختلف القطاعات، لا سيما في سياق الصناعة 4.0. تستعرض الدراسة خوارزميات MARL الحديثة، موضحة المفاهيم الأساسية، التصنيفات،…
-
نهج الشبكة العصبية العميقة المدمج مع التعلم المعزز لتوقع أسعار الصرف باستخدام بيانات السلاسل الزمنية والعوامل المؤثرة
2025 | المؤلف: T. Soni Madhulatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الدراسة بنية هجينة جديدة تجمع بين شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) وعوامل الشبكة العميقة Q (DQN) لتوقع أسعار الصرف، مع التركيز بشكل خاص على مجموعة بيانات USD/INR. تعزز هذه الطريقة النماذج التقليدية من خلال دمج التعلم المعزز، مما يسمح للنظام بالتعلم التكيفي من التغذية الراجعة وتحسين دقة التنبؤ، كما تقاس بواسطة مقاييس مثل…
-
التأثيرات المعرفية لتفاعلات نماذج اللغة الكبيرة على حل المشكلات واتخاذ القرارات باستخدام تحليل EEG
2025 | المؤلف: Ting Jiang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يدمج إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لتحليل التأثيرات المعرفية للتفاعلات مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يجمع الإطار بين محول اللغة المدرك للتفاعل (IALT) واستراتيجية التفكير المحسنة للتفاعل (IORS) لتعزيز العمليات المعرفية مثل الانتباه، والعبء المعرفي، واتخاذ القرار. من خلال استخدام بيانات عصبية في الوقت الحقيقي من مجموعات بيانات EEG متعددة،…
-
اكتشاف استراتيجيات معرفية باستخدام شبكات عصبية متكررة صغيرة
2025 | المؤلف: Jian Li وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه القسم نهجًا جديدًا لفهم اتخاذ القرار في الحيوانات والبشر من خلال استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة الخوارزميات المعرفية. الأطر التقليدية المعيارية، مثل الاستدلال بايزي والتعلم المعزز، على الرغم من تأثيرها، غالبًا ما تبسط السلوك البيولوجي بشكل مفرط وتكون عرضة لتحيز الباحثين. بالمقابل، تستخدم الإطار المقترح شبكات RNN صغيرة، تتكون عادةً من وحدة…
-
التعلم المعزز القائم على النموذج للروبوتات الدقيقة المستقلة المدفوعة بالموجات فوق الصوتية
2025 | المؤلف: Mahmoud Medany وآخرون | المجلة: Nature Machine Intelligence | المجال: فيزياء المادة المكثفة (Condensed Matter Physics)قسم “الطرق” في ورقة البحث يحدد التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، يتضمن تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة تأثيراتها على النتائج ذات الاهتمام. شملت جمع البيانات مصادر أولية وثانوية، مما يضمن…