الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات الخصومة التوليدية
-
فنج-ذكاء اصطناعي: خط أنابيب مدفوع بالذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لاكتشاف الببتيدات المضادة للفطريات
2026 | المؤلف: Daniel S. Berman وآخرون | المجلة: PLoS Computational Biology | المجال: علم الأحياء الدقيقة (Microbiology)تشكل الفطريات الناشئة تهديدات كبيرة للصحة العالمية والأمن الغذائي، مما يستدعي أساليب مبتكرة لاكتشاف الأدوية المضادة للفطريات. تقدم هذه الدراسة خط أنابيب Fung-AI، وهي منهجية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تهدف إلى تطوير ببتيدات مضادة للفطريات جديدة. باستخدام شبكة خصومة توليدية (GAN)، قام الباحثون بتدريب النموذج على مجموعة بيانات من الببتيدات المعروفة المضادة للفطريات وغير…
-
تحسين الصور تحت الماء وتصنيف المشاهد المعتمد على GAN باستخدام التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Amani Homoud وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا استكشافيًا لتقنيات تحليل الفيديو تحت الماء تهدف إلى تحسين جودة الصورة وتحسين تصنيف الأنواع البحرية. تبدأ المنهجية بمعالجة التحديات التي تطرحها البيئات تحت الماء، مثل انخفاض شدة الضوء وتشويه الألوان، مما يعيق الكشف الدقيق عن الأجسام. يستخدم المؤلفون خوارزمية العالم الرمادي (GW) لتحسين الصورة الأولية، تليها تحليل مقارن لتقنية توازن…
-
إطار التعلم العميق الهجين ومنطق الضباب للكشف عن أمراض الطماطم وتصنيفها بشكل قوي
2026 | المؤلف: Satrughan Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…
-
ما بعد الوضع الفردي: مجموعات GAN لتوليد بيانات طبية متنوعة
2026 | المؤلف: Lorenzo Tronchin وآخرون | المجلة: Computer Methods and Programs in Biomedicine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الدراسة التحديات التي تواجه الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) في التصوير الطبي، وتحديداً معضلة تحقيق دقة عالية، تنوع، وكفاءة في توليد البيانات الاصطناعية. بينما أظهرت GANs إمكانيات، لا تزال هناك مشكلات مثل انهيار الوضع وعدم تمثيل كاف لتوزيعات البيانات الحقيقية. تقدم هذه الدراسة طريقة تستخدم مجموعات GAN، تم تحسينها من خلال نهج متعدد الأهداف،…