الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات عصبية، حاسوبية
-
تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي باستخدام شبكة عصبية متعددة القنوات مع دمج SVM
2026 | المؤلف: Longzhang Ke وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث إطارًا هجينًا جديدًا لتصنيف أورام الدماغ من صور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، يُطلق عليه اسم شبكة CNN مع انتباه القناة متعددة المقاييس المدمجة مع آلة الدعم المتجهة (MCACNN-SVM). يعالج هذا الإطار قيود الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) في استخراج الميزات من خلال استخدام نوى تلافيفية متعددة المقاييس وآلية انتباه القناة لتعزيز الميزات…
-
ثغرات تسميم البيانات عبر هياكل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: إطار أمني تحليلي واستراتيجيات دفاعية
2026 | المؤلف: Farhad Abtahi وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تسلط ورقة البحث الضوء على الثغرات الكبيرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، لا سيما فيما يتعلق بتسمم البيانات، والتي تفشل الدفاعات الحالية والأطر التنظيمية في معالجتها بشكل كافٍ. حدد تحليل التهديدات الشامل ثمانية سيناريوهات هجوم عبر أربع فئات، بما في ذلك الثغرات في الشبكات العصبية التلافيفية، ونماذج اللغة الكبيرة، وعوامل التعلم المعزز،…
-
نموذج كشف ذكي قائم على المحولات لتسوس الأسنان المبكر في الأشعة السينية البانورامية
2026 | المؤلف: L. Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم هذه الدراسة نموذج كشف ذكي يعتمد على المحولات مصمم للتعرف المبكر على تسوس الأسنان في الأشعة السينية البانورامية، مع معالجة التحديات التي تطرحها الميزات الإشعاعية الدقيقة والهياكل التشريحية المعقدة. يتضمن النموذج دمج ميزات متعددة المقاييس، وتحسين الانتباه المدرك مكانيًا، وترميز موضعي ثنائي الأبعاد معزز لالتقاط العلاقات السياقية العالمية بفعالية مع الحفاظ على تمييز الميزات…
-
الإجابة على الأسئلة المعتمدة على المعرفة باستخدام الشبكات العصبية البيانية وتمثيلات اللغة السياقية
2026 | المؤلف: Mohamed Samir وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للإجابة على الأسئلة (QA) يجمع بين المعرفة العامة من ConceptNet مع تمثيلات سياقية عميقة من BERT، باستخدام شبكة انتباه الرسوم البيانية v2 (GATv2) للتفكير المنظم. يقوم الإطار ببناء رسم فرعي ذي صلة لكل زوج من السؤال والإجابة من ConceptNet، والذي يتم معالجته لالتقاط العلاقات الدلالية بين المفاهيم. في الوقت…
-
نظام كشف بصري عميق لسرطان الخلايا الحرشفية الفموية
2026 | المؤلف: K. Akram وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نظام الكشف البصري العميق (DVDS) الذي يهدف إلى أتمتة الكشف عن سرطان الخلايا الحرشفية الفموية (OSCC) من خلال الصور الهيستوباثولوجية. غالبًا ما تعيق الطرق التشخيصية التقليدية قيود الوقت والتفسير الذاتي، مما يؤدي إلى تباين في النتائج. تستفيد الدراسة من التقدم في الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم العميق، لتعزيز دقة وكفاءة التشخيص. تم تدريب…
-
استكشاف التعرف على مشاعر الطلاب وتعليقات التدريس من المعلمين في فصول اللغة الأجنبية بالجامعة بناءً على نموذج AFCNN
2026 | المؤلف: Lin Shi | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم هذه الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية مبتكرة مع ميزة الانتباه (AFCNN) مصممة للتعرف على المشاعر في فصول اللغة الأجنبية بالجامعة، مستفيدة من تكنولوجيا التعلم العميق لتعزيز تحليل المشاعر التعليمية. يلتقط نموذج AFCNN بفعالية التغيرات العاطفية في الوقت الحقيقي لدى الطلاب، مما يمكّن المعلمين من تلقي تعليقات في الوقت المناسب تدعم تطويرهم المهني. تظهر التجارب…
-
توقع داء السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطوير نظام تعلم آلي (ML) مصمم للتنبؤ بمرض السكري وتصنيف أنواعه المختلفة، مع معالجة التحديات التي تطرحها مجموعات البيانات المحدودة والنماذج التنبؤية في أبحاث السكري. تقدم الدراسة مجموعة بيانات جديدة، مجموعة بيانات أنواع السكري، التي تدمج البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك السجلات الطبية للأطفال ومجموعات بيانات السكري…
-
نموذج توقع الأمراض المعدية بناءً على خوارزمية التعلم العميق المحسّنة
2026 | المؤلف: Qian Cao وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم البحث نموذج توقع هجين، GA-BiLSTM-ARIMA، مصمم لتعزيز دقة التنبؤ ببيانات حالات COVID-19 في اليابان. يدمج هذا النموذج الخوارزميات الجينية (GA) مع الشبكات العصبية ثنائية الاتجاه (BiLSTM) ونموذج المتوسط المتحرك التكاملي الذاتي (ARIMA). يقوم GA بتحسين المعلمات الفائقة بشكل تكراري، مما يحسن قدرة النموذج على التقاط الأنماط غير الخطية والخطية في البيانات. أسفرت مقاييس التقييم…
-
إطار الزراعة الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي لزراعة نخيل التمر المستدام في المناطق الجافة باستخدام التعلم الآلي وتكامل إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Marran Al Qwaid وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تتناول هذه الدراسة التحديات التي تواجه الزراعة المستدامة في المناطق الجافة، مع التركيز بشكل خاص على زراعة نخيل التمر (Phoenix dactylifera). تقدم الدراسة إطار عمل ذكي للزراعة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستفيد من تقنيات التعلم الآلي (ML) وإنترنت الأشياء (IoT) لتحسين ممارسات الزراعة في ظل ندرة المياه وارتفاع درجات الحرارة. تم استخدام مجموعة بيانات متعددة الأنماط…
-
Mod-SE(2): إطار تعلم عميق هندسي لتصنيف الأورام الدماغية وتقسيمها في صور الرنين المغناطيسي
2026 | المؤلف: Clara Lavita Angelina وآخرون | المجلة: Journal of Biomedical Science | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للتعلم العميق الهندسي، Modified Special Euclidean (Mod-SE(2))، يهدف إلى تحسين تصنيف وتقسيم أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي. تعاني الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) من صعوبة في التعامل مع الشكل غير المتجانس للأورام بسبب نقصها في الثبات الدوراني والترجماتي. يعالج Mod-SE(2) هذه القيود من خلال دمج الأولويات الهندسية وعمليات…