الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكات عصبية، حاسوبية
-
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…
-
تقسيم عقيدات الرئة الفيدرالية باستخدام بنية هجينة من المحولات وU-Net
2026 | المؤلف: Sapthak Mohajon Turjya وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الرئة والجهاز التنفسي (Pulmonary and Respiratory Medicine)تقدم البحث إطار عمل جديد لحفظ الخصوصية في التعلم الفيدرالي يهدف إلى تعزيز تقسيم العقيدات الرئوية الخبيثة في الأشعة المقطعية، وهو عامل حاسم في تقليل وفيات سرطان الرئة. يستخدم الإطار المقترح بنية هجينة من U-Net وTransformer، والتي تدمج كتل التلافيف المتبقية لاستخراج القوام المحلي وآليات الانتباه الذاتي المستندة إلى Transformer لالتقاط الاعتمادات السياقية العالمية. لمعالجة…
-
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…
-
نقطة-ديبونيت: توقع المجالات غير الخطية على الهندسات غير المعلمية تحت ظروف تحميل متغيرة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Neural Networks | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث Point-DeepONet، وهو هيكل شبكة عصبية مبتكر يدمج PointNet في إطار DeepONet، بهدف معالجة التحديات في التحليلات الهيكلية غير الخطية للهندسات ثلاثية الأبعاد (3D) غير المعلمية. يتعلم هذا النموذج بفعالية الخرائط من الهندسات المعقدة وظروف الحمل المتغيرة إلى مجالات الاستجابة الفيزيائية، محققًا دقة عالية في توقعات الإزاحة وإجهاد فون ميسيس. تم تدريبه على مجموعة…
-
مجموعة من الشبكات العصبية التلافيفية المعززة بالانتباه لتصنيف أمراض أوراق القطن بشكل دقيق وقابل للتفسير
2026 | المؤلف: Md. Ehsanul Haque وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث CottonLeafNet، وهو إطار عمل معزز بالاهتمام مصمم للتصنيف الدقيق والفعال حسابيًا لأمراض أوراق القطن. يدمج هذا النموذج الشبكات العصبية التلافيفية الخفيفة مع وحدات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA)، مما يعالج قيود الأساليب الآلية الحالية، مثل تنوع مجموعات البيانات وتكاليف الحساب. حقق CottonLeafNet مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، بما في ذلك دقة 98.33% ودرجة F1…
-
هياكل التعلم العميق الجماعي لاكتشاف السل الرئوي في أشعة الصدر
2026 | المؤلف: Alba García Seco de Herrera وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة للت screening التلقائي للسل (TB) باستخدام بنية تعلم جماعي تجمع بين شبكة الأعصاب التلقائية الالتفافية وشبكة الأعصاب الالتفافية متعددة المقاييس. تم تقييم النموذج المقترح على مجموعتين بيانات عامتين ومجموعة بيانات خاصة واحدة، محققًا نتائج مثيرة للإعجاب بحساسية تبلغ 99% وخصوصية 94% على مجموعة بيانات شنتشن، بالإضافة إلى درجات متقدمة في…
-
تحليل التعلم الآلي القائم على التعلم العميق لتشخيص التعب في البوليمرات المدعمة بألياف الكربون
2026 | المؤلف: Ahmed Salah Al-Shati وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: التلوث (Pollution)تتناول البحث القضية الحرجة لتدهور المواد الناتج عن التعب في هياكل البوليمر المقوى بألياف الكربون (CFRP)، خاصة في سياق المراقبة الصحية الهيكلية على المدى الطويل (SHM). يتم تقديم إطار عمل هجين جديد للتعلم العميق لتصنيف حالات التعب في مركبات CFRP، والذي يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (1D-CNN) لاستخراج الميزات المكانية مع شبكة الذاكرة…