الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية اصطناعية
-
التعلم العميق التوليدي للإحباط المغناطيسي في الثلج الاصطناعي من صور مجهر القوة المغناطيسية
2026 | المؤلف: Arnab Neogi وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل الصور المجهرية لعينات سبين-آيس ذات شبكة خلوية، والتي تتمتع بدقة ذرية. تستخدم الدراسة مجموعات بيانات كبيرة لأتمتة حساب العزوم المغناطيسية الصافية والاتجاهات الاتجاهية لتكوينات سبين-آيس. في المرحلة الأولية، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بهذه الخصائص المغناطيسية بدقة. يستخدم المؤلفون مشفرات تلقائية متغيرة (VAEs)،…
-
الرموز الزمنية والشبكات الزمنية المتكررة للتوقع الإيقاعي
2026 | المؤلف: Peter Cariani وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الورقة نموذجًا وظيفيًا لفهم العمليات التنبؤية قصيرة المدى في إدراك الإيقاع، باستخدام شبكات توقيت عصبية متكررة (RTNs). يستند النموذج إلى مبادئ الجشطالت ويعتمد على الأطر الحالية للاكتشاف الذاتي للطبقة، والمقياس، والإيقاع. يتضمن رموز زمنية وآثار ذاكرة ضمن حلقات تأخير، إلى جانب الشبكات العصبية التي تتكيف بناءً على ارتباطات النبضات. تم تصميم نموذج RTN…
-
استخدام الشبكة العصبية المدعومة بالفيزياء (PINN) والشبكة العصبية (NN) لتحسين نموذج الاضطراب k −ω
2026 | المؤلف: Lars Davidson | المجلة: Journal of Turbulence | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تقدم البحث نموذجًا جديدًا للاضطراب، يسمى نموذج k-ω-PINN-NN، والذي يعزز نموذج الاضطراب التقليدي Wilcox k-ω من خلال معالجة نقصه في تقدير الطاقة الحركية الاضطرابية، وهي قيود شائعة بين نماذج الاضطراب ذات المعادلتين. يستخدم الدراسة الشبكات العصبية المدعومة بالفيزياء (PINN) لإعادة صياغة معادلة k إلى معادلة تفاضلية عادية لزوجة الاضطراب، المشار إليها بـ $\nu_{t,PINN}$. يسمح هذا…
-
الشبكات العصبية البيانية لاختيار مواقع السكن: الاتصال بنماذج اللوجيت الكلاسيكية
2026 | المؤلف: Zhanhong Cheng وآخرون | المجلة: Transportation Research Part B Methodological | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تقدم هذه القسم نهجًا جديدًا لنمذجة الاختيار المنفصل من خلال دمج الشبكات العصبية البيانية (GNNs) في تحليل خيارات الموقع السكني. لقد واجهت طرق التعلم العميق التقليدية صعوبة في نمذجة العلاقات بين بدائل الاختيار بشكل صريح، وهو جانب حاسم من نماذج الاختيار المنفصل الكلاسيكية. تعالج نماذج الاختيار المنفصل المعتمدة على GNN (GNN-DCMs) هذه القيود بفعالية من…
-
دراسة نظرية وحسابية لنظام برزلاتور الكسري مع تحقق من صحة الشبكة العصبية
2026 | المؤلف: Sadique Ahmad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم البحث نموذج بروسيلاتور الفركتالي الزمني المكاني (TSFB)، الذي يوسع إطار التفاعل والانتشار الكلاسيكي من خلال دمج الأوامر الفركتالية في كل من الزمن ($0 < \sigma \leq 1$) والمكان ($1 < \eta \leq 2$). يهدف هذا النموذج إلى حساب تأثيرات الذاكرة والتفاعلات غير المحلية. تم إجراء تحليل نوعي شامل، يؤكد وجود وحيدة واستقرار ألام-هايرز (UH)…
-
قنوات الالتفاف الكمي وعائلات المصفوفات الثنائية المعاملات
2026 | المؤلف: Rafał Bistroń وآخرون | المجلة: Quantum | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يقترح المؤلفون طريقة جديدة لبناء قنوات كمومية ذات قدرة تشابك محسنة، مستوحاة من تقنيات الالتفاف. يستكشفون مفهوم التماهيات لعمليات متعددة عشوائية، كاشفين عن ارتباط كبير مع البوابات ذات القوة العالية في التشابك. تحدد الدراسة شروطًا معينة تحتها تظهر القنوات الالتفافية أقصى قوة تشابك وتقدم عائلات جديدة مستمرة من المصفوفات الثنائية 2-وحدوية في…
-
المحاكيات العصبية القابلة للتجميع تسرع تصميم مولدات الطاقة الحرارية الكهربائية
2026 | المؤلف: Airan Li وآخرون | المجلة: Nature | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه القسم تطوير وتطبيق TEGNet، وهو محاكي شبكة عصبية مصمم للتنبؤ بأداء مولدات الطاقة الحرارية (TE) بدقة تزيد عن 99% مع تقليل الوقت الحاسوبي إلى 0.01% فقط من الوقت المطلوب من قبل الحلول التقليدية القائمة على العناصر المحدودة. يُظهر TEGNet مرونة قوية عبر أنظمة المواد المختلفة ويسهل الاستكشاف السريع لمعماريات الأجهزة المتنوعة. حققت تحسينات…
-
العمارة تحفز أشكال غير متغيرة هيكليًا لديناميات تدريب الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Jiajie Zhao وآخرون | المجلة: Mathematical Models and Methods in Applied Sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تؤسس هذه الورقة البحثية إطارًا نظريًا لفهم ديناميات تدريب الشبكات العصبية العميقة من خلال عدسة نظرية التحكم الهندسي. تقدم مفهوم الحُقُب الهيكلية الثابتة (SIMs)، وهي تحت الحُقُب التي تقيد مسارات تدفق التدرج بغض النظر عن بيانات معينة ودوال خسارة. يُظهر المؤلفون أن هذه الحُقُب تتشكل من مدارات حقل المتجهات المحددة بواسطة تدرج النموذج، $\nabla_\theta F(\cdot)(x)$،…
-
TF-DWGNet: شبكة عصبية موجهة ذات وزن مع دمج الموترات لتصنيف أنواع السرطان متعددة الأومكس
2026 | المؤلف: Tiantian Yang وآخرون | المجلة: NAR Genomics and Bioinformatics | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث TF-DWGNet، وهو إطار عمل مبتكر للشبكات العصبية الرسومية (GNN) مصمم لتصنيف أنواع السرطان الفرعية من خلال دمج بيانات متعددة الأوميات. يعالج هذا الإطار التحديات التي تطرحها طبيعة البيانات غير المتجانسة وعالية الأبعاد، والتي غالبًا ما تظهر تبعيات معقدة. يعزز TF-DWGNet الأساليب التقليدية للشبكات العصبية الرسومية من خلال تنفيذ استراتيجية قائمة على الأشجار الموجهة…