الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: رسم بياني
-
الرسوم البيانية الفرعية المنتظمة عند كل كثافة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Transactions of the American Mathematical Society | المجال: الرياضيات المنفصلة والتوافقية (Discrete Mathematics and Combinatorics)في عام 1975، طرح إردوش وساور سؤالاً يتعلق بالحد الأقصى لعدد الحواف في رسم بياني يحتوي على \( n \) رأسًا ولا يحتوي على رسم فرعي \( r \)-منتظم. وقد أثبتت التطورات الأخيرة التي قام بها جانزر وسوداكوف أن مثل هذا الرسم البياني يمكن أن يحتوي على أقصى حد من الحواف يبلغ \( C r…
-
دمج الأساليب المعتمدة على الميزات مع الشبكات العصبية البيانية والانحدار الرمزي لتحقيق أداء تآزري وقابلية للتفسير
2026 | المؤلف: Rogério Almeida Gouvêa وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه الدراسة MatterVial، وهو إطار هجين جديد مصمم لتطبيقات التعلم الآلي المعتمدة على الميزات في علم المواد. يعزز MatterVial مساحة الميزات من خلال دمج التمثيلات الكامنة من نماذج الشبكات العصبية الرسومية (GNN) المدربة مسبقًا، بما في ذلك الشبكات المعتمدة على الهيكل (MEGNet) والشبكات المعتمدة على التركيب (ROOST) والشبكات المتساوية (ORB). يجمع بين هذه النماذج…
-
استكشاف الاتصال الفيزيائي والوظيفي لتخطيط الدماغ باستخدام شبكات تحويل الرسوم البيانية متعددة الطبقات للتعرف على المشاعر
2026 | المؤلف: S. M. Atoar Rahman وآخرون | المجلة: Frontiers in Human Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث شبكة تحويل الرسوم البيانية متعددة الطبقات (Multilayer-GTCN) كنهج جديد للتعرف على المشاعر المستندة إلى تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة التحديات التي تطرحها الطبيعة عالية الأبعاد والمعقدة لبيانات EEG. يدمج هذا الإطار الشبكات التلافيفية الرسومية (GCNs) وطبقات تحويل الرسوم البيانية لالتقاط الاعتمادات المحلية والعالمية بشكل فعال ضمن إشارات EEG. يستخدم هيكلًا مزدوج الرسوم…
-
الحواف المنتظمة، المطابقات وسلاسل هيلبرت
2026 | المؤلف: Joseph P. Brennan وآخرون | المجلة: Journal of Algebraic Combinatorics | المجال: الجبر ونظرية الأعداد (Algebra and Number Theory)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون المثالي الحدي $I$ لرسم بياني $G$ ويستخدمون الخصائص التوافقية، وبالتحديد الخاصية P المتعلقة بترابط الحواف المجاورة، لتحديد الشروط التي بموجبها تؤهل مجموعة ثنائية من الرؤوس كعنصر منتظم في حلقة النسبة $R/I(G)$. وقد أثبتوا أنه، تحت فرضية فصل خفيفة، يمكن دمج هذه العناصر لتشكيل تسلسل منتظم. علاوة على ذلك، يوضح المؤلفون…
-
التعرف على مشاعر الرسوم البيانية التفاعلية استنادًا إلى تعزيز البيانات متعددة الأنماط
2026 | المؤلف: Jiakun He | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)في دراسة التعرف على المشاعر متعددة الأنماط، يحدد المؤلفون ثلاثة عوامل حاسمة لإكمال المهمة بشكل فعال: صلاحية بيانات المصدر، تفاعل البيانات متعددة الأنماط، واعتماد المهمة. لمعالجة نقص النماذج الشاملة التي تدمج هذه العناصر، يقترحون نموذج التعرف على المشاعر باستخدام الرسم البياني التفاعلي (IGEM)، الذي يستخدم تقنيات تعزيز بيانات متنوعة. على وجه التحديد، يستخدم النموذج Distil-DCCRN…
-
تتبع المجتمعات المتطورة في سلاسل الأخبار الزائفة باستخدام الرسوم البيانية الزمنية
2026 | المؤلف: Yanfei Ma وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تقدم البحث TIDE-MARK، وهو إطار عمل جديد لمراقبة المجتمعات الديناميكية للمستخدمين المعنيين في انتشار الأخبار الزائفة على وسائل التواصل الاجتماعي. على عكس المنهجيات الحالية التي غالبًا ما تتجاهل الديناميات الزمنية أو تعتمد على التجميع الثابت، يدمج TIDE-MARK الشبكات العصبية الرسومية الزمنية، والتجميع المدفوع بالنماذج الأولية، ونمذجة ماركوف لالتقاط انتقالات المجتمع بفعالية والحفاظ على التماسك الهيكلي…
-
استخراج وإعادة بناء المعرفة في أدبيات علوم المواد باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Shuyuan Li وآخرون | المجلة: Communications Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث طريقة عامة لإعادة بناء المعرفة من الأدبيات العلمية غير العضوية، مع التركيز على الطرق الاصطناعية والخصائص. استخدم المؤلفون تصميمًا يعتمد على طلب واحد لإنشاء مجموعة بيانات شاملة باستخدام نموذج GPT-4، والذي تم استخدامه بعد ذلك لضبط أربعة نماذج لغوية كبيرة (LLMs): LLaMA3-8Binstruct، Gemma-7B، Phi3-mini-128k-instruct، وGPT3.5-turbo-1106. أظهرت هذه النماذج المضبوطة أداءً قويًا في استخراج…
-
تقدير التأثير السببي الدقيق لموارد التعلم عبر الشبكات العصبية الرسومية الديناميكية غير المتجانسة
2026 | المؤلف: Yuan Ren وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث الشبكة العصبية الرسومية غير المتجانسة الديناميكية (DCHGNN)، وهي إطار مبتكر مصمم لتقييم التأثيرات السببية لموارد التعلم في التعليم عبر الإنترنت. تتناول DCHGNN تعقيدات تفاعلات الطلاب مع الموارد من خلال نمذجة هذه العلاقات عبر الرسوم البيانية غير المتجانسة الديناميكية. تستخدم التعلم المتقدم لتمثيل الرسوم البيانية مع تقدير مزدوج قوي لتقدير تأثير العلاج المتوسط (ATE)…
-
LG-H-PPO: PPO هرمية غير متصلة للتخطيط لمسار الروبوت على رسم بياني كامن
2026 | المؤلف: Xiang Han | المجلة: Frontiers in Robotics and AI | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتعلم المعزز الهرمي غير المتصل (HRL)، يسمى LG-H-PPO (التعلم المعزز الهرمي القائم على الرسم البياني الكامن)، يهدف إلى تعزيز قدرات تخطيط المسار للروبوتات المستقلة في البيئات المعقدة. تواجه طرق التعلم المعزز التقليدية تحديات في اتخاذ القرارات على المدى الطويل وإشارات المكافأة النادرة، خاصة عند استخدام المساحات الكامنة المستمرة لتوليد…