الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم الميزات
-
التعميم عبر الموضوعات لفك تشفير EEG: استعراض لأساليب التعلم العميق
2026 | المؤلف: Taida Li وآخرون | المجلة: Progress in Biomedical Engineering | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث التحديات التي تطرحها التباين العالي بين الأفراد في التعلم العميق لفك تشفير تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) عبر الأفراد. يقدم المؤلفون مراجعة شاملة للمنهجيات المصممة لمعالجة مشكلة التعميم عبر مواضيع مختلفة، مؤطرين المشكلة كتحدي متعدد المصادر. يؤكدون على ضرورة وجود بروتوكولات تقييم صارمة وغير معتمدة على الأفراد لضمان تقييمات صحيحة…
-
نموذج الانتشار متعدد الوسائط المدرك للبنية لإكمال الرسم البياني للمعرفة متعدد الوسائط
2026 | المؤلف: Wei Huang وآخرون | المجلة: ICASSP 2026 – 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التقدم في الرسوم البيانية المعرفية متعددة الوسائط (MKGs) والتحديات المرتبطة بنقصها، مما أدى إلى ظهور طرق إكمال الرسوم البيانية المعرفية متعددة الوسائط (MKGC). تستخدم تقنيات MKGC الحالية بشكل أساسي نماذج تمييزية تعظم الاحتمالية الشرطية ولكنها غالبًا ما تفشل في التقاط العلاقات المعقدة الموجودة في الرسوم البيانية المعرفية في العالم الحقيقي بشكل فعال.…
-
المعايرة التباينية على التوافق والتمثيلات متعددة المناظر التكميلية
2026 | المؤلف: Negin Jabari وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث C4MV، وهو إطار عمل جديد لتعلم التمثيل متعدد المناظر (MRL) الذي يعالج القيود الرئيسية في الأساليب الحالية. غالبًا ما تركز الأساليب التقليدية على تعلم الإجماع مع إغفال المعلومات التكميلية الكامنة في التمثيلات الخاصة بالمناظر. يدمج C4MV بشكل مبتكر تعلم التمثيل بالإجماع والتكميلية من خلال مزيج من تحليل التمثيل الذاتي المشترك وغير المشترك،…
-
تكرار مقابل عدم التكرار في الانفجارات الراديوية السريعة: نهج التعلم العميق للتوصيف الشكلي
2026 | المؤلف: Bikash Kharel وآخرون | المجلة: The Astrophysical Journal | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون منهجية تعلم عميق لتصنيف الانفجارات الراديوية السريعة (FRBs) بناءً على خصائصها الشكلية كما هو موضح في الأطياف الديناميكية من كتالوج CHIME/FRB 2. باستخدام التعلم الانتقالي مع بنية ConvNext المدربة مسبقًا، يركز البحث على تصنيف الأطياف الديناميكية التي تم إزالة التشتت منها—المعالجة كصور—إلى فئتين: FRBs المتكررة وغير المتكررة. يستفيد هذا التصنيف…
-
TabNSA: انتباه متفرق أصلي لتعلم البيانات الجدولية بكفاءة
2026 | المؤلف: Ali Eslamian وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث TabNSA، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق مصمم لمعالجة التحديات الفريدة التي تطرحها البيانات الجدولية، مثل أنواع الميزات المتنوعة والبنية المكانية المحدودة. يدمج TabNSA الانتباه المتناثر الأصلي (NSA) مع هيكل TabMixer لتعزيز الكفاءة الحسابية وقدرات التمثيل. يستخدم نموذج NSA آلية انتباه متناثر هرمي تتضمن ضغط الرموز، والحفاظ الانتقائي، والنوافذ المنزلقة المحلية، مما يقلل…
-
نهج جديد للتعلم العميق مع تقنية حقن الميزات لاكتشاف المشي التلقائي في مرض باركنسون باستخدام بيانات متعددة الوسائط
2026 | المؤلف: Faizul Rakib Sayem وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)تناقش هذه القسم تطوير نموذج جديد للتعلم العميق، Self-FOGNet، يهدف إلى اكتشاف تجمد المشي (FOG) لدى المرضى المصابين بمرض باركنسون (PD). FOG هو عرض مُعطِّل يتميز بصعوبات مفاجئة في الحركة، مما يمكن أن يؤدي إلى السقوط والإصابات. يستخدم النموذج المقترح مجموعة بيانات متعددة الوسائط تتضمن بيانات مقياس تسارع المشي (ACC) والتخطيط الكهربائي للعضلات (EMG) والتخطيط…
-
TransBreastNet: إطار تعلم عميق هجين يعتمد على CNN لتحليل تصنيف أنواع سرطان الثدي وتقدم الآفات الزمنية
2025 | المؤلف: A. Brahmareddy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث BreastXploreAI، وهو إطار عمل جديد متعدد الأنماط ومتعدد المهام في التعلم العميق يهدف إلى تحسين تشخيص سرطان الثدي من خلال تحسين تصنيف الأنماط وتحليل تقدم الآفات. جوهر هذا الإطار هو TransBreastNet، الذي يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات المكانية، وطرق قائمة على المحولات للتشفير الزمني، ومشفرات بيانات كثيفة لدمج المعلومات السريرية…
-
تعزيز اكتشاف مرض باركنسون من خلال التعلم العميق القائم على الميزات باستخدام التشفير التلقائي والشبكات العصبية
2025 | المؤلف: P. Valarmathi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للكشف عن مرض باركنسون (PD) من خلال تحليل الموجات الصوتية، باستخدام تقنيات الشبكات العصبية العميقة المعتمدة على الميزات (FB-DNN). تؤكد الدراسة على أهمية التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب في تحسين نتائج المرضى وتقدم مشفرًا تلقائيًا لاستخراج الميزات بشكل فعال من البيانات الصوتية. حقق نموذج FB-DNN، المدرب على هذه البيانات المستخرجة،…
-
التعلم الفيدرالي تحت الهجوم: كشف الثغرات من خلال هجمات تسميم البيانات في الشبكات الحاسوبية
2025 | المؤلف: Ehsan Nowroozi وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Network and Service Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر هذا القسم نظرة عامة على نقاط الضعف في أنظمة التعلم الفيدرالي (FL) تجاه هجمات تسميم البيانات، مع التركيز بشكل خاص على قلب العلامات (LF)، وتسميم الميزات (FP)، وهجمات VagueGAN. تم اختبار هذه الهجمات على نماذج FL باستخدام مجموعات بيانات CIC و UNSW، حيث تضمنت LF تعديل عشوائي لعلامات البيانات الحميدة، و FP استهداف الميزات…
-
مشفر تلقائي مقنع موجه بالميزات للتعلم الذاتي في الاستشعار عن بعد
2024 | المؤلف: Yi Wang وآخرون | المجلة: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تستكشف ورقة البحث قيود الـ Masked AutoEncoder (MAE) في التدريب المسبق لمحوّلات الرؤية لأغراض الاستشعار عن بُعد، وخاصة ميلها للتركيز بشكل مفرط على تفاصيل مستوى البكسل، مما يعيق الفهم الدلالي في صور رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) المليئة بالضوضاء. لمعالجة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون الـ Feature Guided Masked Autoencoder (FG-MAE)، الذي يستخدم الميزات الطيفية والمكانية كأهداف…