الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: رؤية الآلة
-
نحو تصنيف دقيق وفعال لصور النفايات: نهج هجين يجمع بين التعلم العميق والتعلم الآلي
2026 | المؤلف: Ngoc-Bao-Quang Nguyen وآخرون | المجلة: Ain Shams Engineering Journal | المجال: الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع (Industrial and Manufacturing Engineering)تقدم الورقة البحثية تقييمًا منهجيًا لتصنيف النفايات المعتمد على الصور بشكل آلي، مع التأكيد على الحاجة إلى معايير قوية تشمل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) والمنهجيات الهجينة. تقارن الدراسة بين ثلاثة نماذج: (1) خوارزميات التعلم الآلي التقليدية التي تستخدم ميزات مصنوعة يدويًا، (2) هياكل التعلم العميق المختلفة، بما في ذلك متغيرات ResNet و EfficientNetV2S،…
-
مستكشف بلورات روبوتي مدفوع بالذكاء الاصطناعي للتعرف السريع على الأشكال البلورية
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث محرك بحث بلوري روبوتي مصمم لتعزيز كفاءة واستقلالية عمليات التبلور، والتي تعتبر حاسمة لتنقية وفهم خصائص المواد. يدمج النظام معالجة السوائل عالية الإنتاجية مع آلية رؤية حاسوبية مغلقة، مدعومة بتعلم الآلة لاكتشاف وتصنيف أشكال البلورات. من خلال استخدام مركب بلوري معياري، نجح الروبوت في التنقل عبر مساحة مذيبات معقدة، وقام بتقدير عوائد الأشكال…
-
ViT-SENet-Tom: شبكة جديدة هجينة قائمة على التعلم الآلي لتصنيف ثمار الطماطم باستخدام شبكة ضغط-تحفيز وتحويل الرؤية
2025 | المؤلف: S M Masfequier Rahman Swapno وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)تقدم ورقة البحث إطار عمل ViT-SENet-Tom، وهو نموذج جديد للتعلم الآلي مصمم للتصنيف السريع والدقيق للطماطم إلى ثلاث فئات: ناضجة، غير ناضجة، ورفض. يدمج الإطار محول رؤية هجين (ViT) مع كتلة ضغط وتحفيز (SENet)، مما يعزز كفاءة التصنيف من خلال هياكل الشبكات العصبية المتقدمة. تم معالجة التحديات الأولية مع مجموعة بيانات صغيرة باستخدام تقنيات التAugmentation،…
