تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. رؤية الحاسوب

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: رؤية الحاسوب




  • التقدم في تقسيم الكائنات: التقنيات، المقاييس والتطبيقات في رؤية الكمبيوتر

    2025 | المؤلف: José M. Molina وآخرون | المجلة: Neurocomputing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحسينات التي تم إجراؤها على المقالة بعد قبولها للنشر. تشمل هذه التحسينات إضافة صفحة غلاف، بيانات وصفية، وتعديلات في التنسيق تهدف إلى تحسين قابلية القراءة. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذه النسخة ليست النسخة النهائية من السجل، مما يشير إلى أنه قد تحدث مراجعات إضافية قبل النشر النهائي.…


  • الكشف عن أمراض النباتات باستخدام محولات الرؤية

    2025 | المؤلف: Ali Mhaned وآخرون | المجلة: International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في الكشف عن أمراض النباتات، والذي يشكل مخاطر كبيرة على الأمن الغذائي العالمي واستدامة الزراعة. غالبًا ما تكون طرق الكشف التقليدية، مثل الفحص البصري والتقنيات المخبرية، غير فعالة وتفتقر إلى القابلية للتوسع. للتغلب على هذه القيود، تستكشف الورقة تطبيق المحولات البصرية (ViTs)، وهي نماذج متقدمة من التعلم الآلي تستخدم آليات…


  • كشف العالم تحت الماء: تحسين الصور تحت الماء الموجه بواسطة نموذج إدراك CLIP

    2025 | المؤلف: Jiangzhong Cao وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث إطار عمل جديد لتحسين الصور تحت الماء (UIE) يدمج وحدة فقدان الإدراك للغة والصورة القائمة على التعلم المتباين (CLIP) وتنظيم التعلم المتدرج لتحسين الجودة الإدراكية للصور تحت الماء. غالبًا ما تتجاهل طرق التعلم العميق التقليدية لتحسين الصور تحت الماء الإدراك البصري البشري وتفرض قيودًا غير كافية، مما يؤدي إلى نتائج تحسين دون المستوى…


  • تقييم لون الأسنان المعتمد على التعلم الآلي لمنع التغير اللوني في أضواء العيادات المختلفة

    2025 | المؤلف: Abdullah Ammar Karcıoğlu وآخرون | المجلة: Lasers in Medical Science | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)

    تتناول البحث التحديات المتعلقة بتحديد لون الأسنان الاصطناعية بدقة في عيادات الأسنان، وخاصة بسبب ظاهرة الميتاميرزم، التي تؤثر على إدراك اللون تحت ظروف الإضاءة المتغيرة. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لتقييم اللون ذات طابع شخصي ومكلفة، مما يدفع لاستكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز الدقة وتقليل التكاليف. يقدم هذا البحث نهج تعلم الآلة (ML) الذي…


  • خط أنابيب كامل لاستخراج درجة الحرارة من الصور الحرارية للخنازير

    2025 | المؤلف: Rodania Bekhit وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)

    تستكشف هذه البحث دمج التعلم العميق والتصوير الحراري في دراسة الخنازير، مما يمثل نهجًا بين تخصصات جديدة في أبحاث الحيوانات. قام المؤلفون بتطوير خط أنابيب آلي لاستخراج بيانات درجة الحرارة من منطقة محددة من الاهتمام (ROI) باستخدام كاميرات حرارية. تتضمن العملية ثلاث مراحل: أولاً، التحقق من رؤية منطقة الاهتمام؛ ثانيًا، استخدام شبكة عصبية تلافيفية (CNN)…


  • من البيكسلات إلى النثر: آراء المعلمين حول قوة الصور الرقمية في تطوير اللغة المبكرة

    2025 | المؤلف: Rommel AlAli وآخرون | المجلة: Forum for Linguistic Studies | المجال: الأدب ونظرية الأدب (Literature and Literary Theory)

    تستكشف هذه الدراسة دور الصور الرقمية في تعزيز تطوير اللغة بين المتعلمين الصغار، استنادًا إلى رؤى من 856 معلمًا في المرحلة الابتدائية في الرياض، المملكة العربية السعودية، وعمان، الأردن. باستخدام استبيان تم التحقق من صحته، تشير نتائج البحث إلى أن الصور الرقمية تساعد بشكل كبير في اكتساب المفردات، والاستماع، وفهم القراءة. أفاد المعلمون أن مثل…


  • استخدام وسائل الإعلام الرسومية المتحركة لتثقيف طلاب التعليم العالي حول الاكتئاب: تجربة عشوائية محكومة

    2025 | المؤلف: Naparat Chookerd وآخرون | المجلة: Emerging Science Journal | المجال: النطق والسمع (Speech and Hearing)

    تبحث هذه الدراسة في فعالية الرسوم المتحركة مقارنةً بالمطويات التقليدية في تعليم الشباب حول الاكتئاب. أجريت كدراسة عشوائية محكومة متعددة المراكز من أبريل إلى يونيو 2024، حيث تم توزيع المشاركين على مجموعة أ (الرسوم المتحركة) أو مجموعة ب (المطويات) بنسبة 1:1. أظهرت النتائج زيادة ملحوظة في درجات المعرفة لكلا المجموعتين، حيث ارتفعت الدرجة الوسيطة لمجموعة…


  • SSATNet: محول انتباه طيفي-مكاني لتصنيف صور الذرة الطيفية العالية

    2025 | المؤلف: Bin Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: الكيمياء التحليلية (Analytical Chemistry)

    تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتصنيف صور الذرة الطيفية الفائقة من خلال تطوير شبكة محول الانتباه الطيفي المكاني (SSATNet). يعالج هذا الأسلوب التحديات التي تطرحها الكمية الكبيرة والميزات المعقدة للبيانات الطيفية الفائقة، والتي غالبًا ما تعيق التصنيف الدقيق لأنواع بذور الذرة. تستخدم SSATNet مزيجًا من الالتواءات ثلاثية الأبعاد وثنائية الأبعاد لاستخراج الميزات المحلية الطيفية والمكانية…


  • أسطح ميتا مضادة للتشويش تتجاوز حد نايكويست

    2025 | المؤلف: Seokwoo Kim وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: المواد الإلكترونية والبصرية والمغناطيسية (Electronic, Optical and Magnetic Materials)

    تناقش هذه الفقرة الدور الحاسم لأخذ العينات في تصميم الأسطح الميتا، وهي مكونات بصرية مسطحة قادرة على التلاعب بالموجات الكهرومغناطيسية. بينما توفر أخذ العينات مرونة لمجموعة متنوعة من التطبيقات، يمكن أن تؤدي إلى تقليل الكفاءة والانكسار غير المقصود، خاصة عند الفتحات العددية العالية (NA) والأطوال الموجية الأقصر، مثل في طيف الأشعة فوق البنفسجية (UV). يُعتبر…


  • نموذج كشف عن الأجسام الصغيرة في الصور الجوية استنادًا إلى CPDD-YOLOv8

    2025 | المؤلف: Jingyang Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث نموذج CPDD-YOLOv8، المصمم لتعزيز اكتشاف الأجسام الصغيرة في الصور الجوية، والتي غالبًا ما تشكل تحديات بسبب ارتفاعها العالي ووجود العديد من الأجسام الصغيرة التي يصعب تمييزها. يتضمن النموذج عدة هياكل مبتكرة: هيكل C2fGAM يدمج آلية الانتباه العالمية (GAM) في العمود الفقري C2f لتحسين الفهم الدلالي؛ تم تقديم طبقة اكتشاف جديدة، P2، لالتقاط الميزات…


←السابق
1 … 8 9 10 11 12 … 16
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.