الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزميات
-
ParTIpy: إطار قابل للتوسع للتحليل النموذجي واستنتاج مهام باريتو
2026 | المؤلف: Philipp Schäfer وآخرون | المجلة: Molecular Systems Biology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التبادلات الكامنة في الأنظمة البيولوجية، وخاصة كيف تقوم الخلايا بتخصيص الموارد المحدودة للتخصص في وظائف معينة من خلال تنشيط برامج التعبير الجيني المحددة. تم تقديم إطار عمل استنتاج مهام باريتو (ParTI) كطريقة لتحليل هذه التبادلات من خلال الأمثلية متعددة الأهداف. ومع ذلك، فإن البرمجيات الحالية لـ ParTI محدودة في قابلية التوسع والتكامل…
-
تحديد مواقع N6-methyladenine المعتمد على التعلم العميق من خلال دمج الميزات الهجينة واختيار الميزات المدفوع بواسطة SHAP
2026 | المؤلف: Mai Alzamel وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)القسم المعنون “نظرة عامة” من المحتمل أن يقدم المفاهيم الأساسية وتطبيقات التعلم العميق، مع التأكيد على أهميته في مجالات متنوعة مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأكثر من ذلك. قد يحدد بنية نماذج التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية، ويناقش قدرتها على تعلم الأنماط المعقدة من مجموعات البيانات الكبيرة. في “الخاتمة”، من المحتمل أن…
-
YOLO-LS: إطار عمل جديد للتعلم العميق لتجزئة أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Jinghui Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث YOLO-LS، وهو إطار متقدم لاكتشاف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي، حيث يتناول التحديات المتعلقة بالتنوع العالي في خصائص الأورام وقيود التوصيف اليدوي. يعتمد النموذج المقترح على بنية YOLO11n-seg ويقدم ثلاثة ابتكارات رئيسية: دمج ShuffleNet V1 كهيكل خفيف الوزن لتقليل التعقيد الحسابي، وآلية DySample الديناميكية لزيادة التفاصيل الدقيقة، ووحدة C3k2-PoolingFormer لتحسين دمج…
-
التعلم الفيدرالي الشخصي متعدد الأنماط مع الخصوصية التفاضلية التكيفية لتصنيف الصور الطبية ونهج يحافظ على الخصوصية
2026 | المؤلف: Adhi Siva M وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة نهجًا جديدًا يسمى MM-PFL-ADP، مصممًا لتصنيف الصور الطبية مع الحفاظ على الخصوصية، محققًا دقة تصنيف تبلغ 97.3% مع الالتزام بميزانية الخصوصية $(\epsilon = 1.5, \delta = 10^{-5})$. يضمن هذا الأسلوب الخصوصية التفاضلية (DP) لتحديثات التدرج عبر المؤسسات المشاركة، مع اقتراحات للعمل المستقبلي تشمل ضمانات الخصوصية على مستوى المرضى والعينات. تشمل الابتكارات الرئيسية لإطار…
-
تصحيح فعال للآثار السعوية الشديدة في TMS-EEG عبر إزالة الاتجاهات باستخدام النوافذ
2026 | المؤلف: Alberto Arturo Vergani وآخرون | المجلة: Journal of Neural Engineering | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في التحديات التي تطرحها الآثار السعوية في التحفيز المغناطيسي عبر الجمجمة (TMS) المدمج مع تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، والتي يمكن أن تعيق إمكانيات TMS المستحثة (TEPs). تؤكد الدراسة على أهمية تصحيح الإشارة، خاصة عندما لا يمكن تحقيق ظروف تسجيل مثالية. تقيم الدراسة طرق إزالة الاتجاه المختلفة، بما في ذلك الطرق ذات النوافذ وغير…
-
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…
-
MedSpectralNet: هيكل شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لتصنيف الصور متعددة الأنماط
2026 | المؤلف: Nabilah Afrin وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على MedSpectralNet، وهو شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مصممة لتصنيف الصور الطبية. يعالج هذا النموذج التحديات التي تواجه النماذج الحالية الرائدة، مثل MedMamba، التي تستخدم نماذج الفضاء الحالة (SSMs) التي تحد من التوازي وتزيد من وقت التشغيل بسبب عملياتها التسلسلية. يقوم MedSpectralNet بتقريب الانتباه الذاتي بتعقيد خطي، مما يمكّن من…
-
نموذج شبكة عصبية عميقة لديناميات العلاج الكيميائي للسرطان من الدرجة الكسرية
2026 | المؤلف: Ramsha Shafqat وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم هذه المقالة البحثية إطار عمل حسابي هجين مصمم لنمذجة العلاج الكيميائي للسرطان من الرتبة الكسرية باستخدام معادلات كابوتو للتفاعل والانتشار. يدمج هذا الإطار بشكل فريد حلاً دقيقًا من نوع أدماس-باشفورث-مولتون (ABM) مع شبكة عصبية عميقة من نوع تانجنت هايبروليك سيغمويد (HTS-DNN). يختلف هذا النموذج عن الشبكات التقليدية من نوع التغذية الأمامية من خلال استخدام…
-
إطار تعلم موزع للتعويض العميق عن البيانات المفقودة في سلاسل زمنية غير متجانسة لوحدات العناية المركزة
2026 | المؤلف: Raja Vavekanand وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والحلول المتعلقة بالقيم المفقودة في بيانات الرعاية الصحية متعددة الأنماط الزمنية، وخاصة في بيئات الرعاية الحرجة. تعيق طرق الاستيفاء المركزية التقليدية اللوائح المتعلقة بالخصوصية، وغالبًا ما تفتقر النماذج المؤسسية الفردية إلى القابلية للتعميم. يقدم البحث Fed-HealthImp، وهو إطار تعلم اتحادي مصمم لاستيفاء القيم المفقودة في بيانات السلاسل الزمنية…
-
IM-NSGAII: نهج جديد لتعزيز سرعة التقارب وتنوع السكان في تحسين الأهداف المتعددة
2026 | المؤلف: Wei Jiang وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم البحث نسخة محسنة من خوارزمية NSGAII، المسماة IM-NSGAII، تهدف إلى تعزيز كل من سرعة التقارب وتنوع السكان في الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف. تحدد الدراسة أن NSGAII التقليدية تواجه صعوبة في الحفاظ على التنوع، خاصة عند التنقل عبر جبهات باريتو المعقدة. للتخفيف من ذلك، تتضمن IM-NSGAII تقنية تقييم السكان بعد الفرز غير المهيمن لتحسين اختيار…