الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية اصطناعية
-
ضبط الشبكات العصبية القائمة على الانتباه من نوع الذاكرة القصيرة والطويلة لاكتشاف مرض باركنسون باستخدام تحسينات ميتاهيرستية معدلة
2024 | المؤلف: Aleksa Ćuk وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة والقصيرة (LSTM) مع آليات الانتباه للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) باستخدام بيانات اختبار المشي المزدوج. يُعتبر مرض باركنسون اضطرابًا تنكسيًا عصبيًا يتميز بأعراض مثل الرعشات أثناء الراحة وبطء الحركة، حيث يعتمد التشخيص بشكل أساسي على التقييم السريري، والذي غالبًا ما يكون ذاتيًا وغير دقيق.…
-
توقع السكري لدى الأطفال باستخدام التعلم العميق
2024 | المؤلف: Abeer El-Sayyid El-Bashbishy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث تقنية جديدة في التعلم العميق للتنبؤ المبكر بالسكري، محققة معدل دقة مثير للإعجاب يبلغ 99.8%. تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عميقة (DNN) تعتمد على بنية متعددة الطبقات (MLP)، تضم عشرة طبقات مخفية وضبط شامل للمعلمات. استخدمت الدراسة مجموعة بيانات من مستشفى أطفال جامعة المنصورة للسكري (MUCHD)، تتكون من 548 مريضًا أطفال…
-
التعلم الآلي المعتمد على الزخم الزاوي المداري لتشفير ميزات الوضع بدقة عالية
2024 | المؤلف: Xinyuan Fang وآخرون | المجلة: Light Science & Applications | المجال: الفيزياء الذرية والجزيئية والبصريات (Atomic and Molecular Physics, and Optics)يقدم هذا القسم من ورقة البحث نهجًا جديدًا لتعلم الآلة باستخدام الشبكات العصبية الضوئية التي تستفيد من حالات الزخم الزاوي المداري (OAM) لتعزيز قدرات معالجة المعلومات. يقدم المؤلفون شبكة عصبية تلافيفية ضوئية بالكامل (CNN) تستخدم أوضاع شعاع لاجور (LG)، مما يسمح بعمليات عالية السرعة، منخفضة الطاقة، وعرض نطاق ترددي عريض للغاية. تتميز بنية CNN بوجود…
-
تصنيف طيف الأشعة السينية المعززة بالتعلم العميق
2024 | المؤلف: Velibor Andrić وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الآثار (Archeology)تتناول ورقة البحث تطبيق قياس الفلورية بالأشعة السينية المشتتة للطاقة (EDXRF) في تحليل المواد المستخدمة في الأغراض الثقافية، وخاصة اللوحات القماشية. تقليديًا، يتم إخضاع البيانات المستمدة من EDXRF لتحليل متعدد المتغيرات للدراسات الأثرية؛ ومع ذلك، تسلط الورقة الضوء على الاستخدام المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز سرعة ودقة معالجة البيانات. على وجه التحديد، تم تطوير…
-
فك تنوع البيانات المعقدة في التعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء من خلال مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف
2024 | المؤلف: Yuan Xie وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بالتعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء، وذلك بسبب الطبيعة المعقدة للإشارات تحت الماء، التي تظهر تنوعًا عاليًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف (CMoE) الذي يستخدم طبقات خبراء متعددة كمتعلمين مستقلين، مكملًا بطبقة توجيه تقوم بتعيين الخبراء بناءً على…
-
تصنيف أورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي: إطار نموذج تعلم عميق هجين مع تحسين بايزي وخوارزمية المفترس البحري القائمة على نظرية الكم
2024 | المؤلف: Muhammad Sami Ullah وآخرون | المجلة: Frontiers in Oncology | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تناقش ورقة البحث التحديات المتعلقة بتصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، مع التأكيد على الطبيعة الحرجة للتشخيص الدقيق لنتائج المرضى. تسلط الضوء على قيود التقنيات الحالية التي غالبًا ما تتجاهل الميزات المهمة لصالح طرق التعلم العميق التي تركز على استخراج الخصائص البارزة. لمواجهة مشكلة عدم توازن مجموعات البيانات، التي يمكن أن تحيز أداء…
-
GeoPDNN 1.0: شبكة عصبية عميقة شبه مشروطة تستخدم التسميات الزائفة لنمذجة الطبقات الضحلة ثلاثية الأبعاد وتحليل عدم اليقين في المناطق الحضرية من بيانات الآبار
2024 | المؤلف: Jiateng Guo وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: الجيوكيمياء والبترولوجيا (Geochemistry and Petrology)تناقش هذه القسم أهمية بيانات الآبار في المسوحات الجيولوجية الحضرية والتحقيقات الجيولوجية واسعة النطاق، مع تسليط الضوء على قيود طرق النمذجة التقليدية الصريحة والضمنية. النمذجة الصريحة تتطلب جهدًا كبيرًا، بينما تواجه النمذجة الضمنية صعوبات في تحليل عدم اليقين. لمعالجة هذه التحديات، يقدم المؤلفون خوارزمية تعلم عميق شبه مشرف تستخدم التسميات الزائفة (SDLP) للتخفيف من مشكلة…
-
حول استخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لنمذجة القابلية: دراسة نمط الفضاء لقيم SHAP
2024 | المؤلف: Nan Wang وآخرون | المجلة: Geoscience Frontiers | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة للعمليات الهيدرومورفولوجية (HMP)، التي تشمل المخاطر الطبيعية مثل تدفقات الحطام والفيضانات المفاجئة التي تهدد المجتمع بشكل كبير من خلال الوفيات والخسائر الاقتصادية. يستخدم المؤلفون نموذج تعلم عميق قابل للتفسير لتحليل حدوثات HMP عبر الصين، مستفيدين من بنية شبكة عصبية عميقة وتفسير النتائج من خلال قيم SHAP (SHapley Additive exPlanations). يسمح…
-
مخطط عددي من الدرجة الثالثة ذو مرحلتين ومحاكاة الشبكات العصبية لنموذج SEIR الوبائي: دراسة عددية
2024 | المؤلف: Muhammad Shoaib Arif وآخرون | المجلة: Emerging Science Journal | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تقدم هذه الورقة البحثية مخطط عددي جديد من الدرجة الثالثة على مرحلتين مدمج مع محاكاة الشبكات العصبية لنموذج الوباء SEIR (المعرضون – المكشوفون – المصابون – المتعافون). تعالج الطريقة العددية الصريحة المقترحة كل من مشاكل القيمة الحدية الخطية وغير الخطية، محققة درجة أعلى من الدقة مقارنة بالطرق الحالية مثل الفروق المحددة غير القياسية وتقنيات أويلر…
-
توقع انتشار الحرائق باستخدام بيانات متعددة الأنماط ونهج الشبكات العصبية العميقة
2024 | المؤلف: Dmitrii Shadrin وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم المتمثل في توقع سلوك انتشار الحرائق البرية على نطاق واسع، لا سيما في سياق المناطق الغابية الشاسعة والنائية. يؤكد المؤلفون على أهمية استخدام بيانات الاستشعار عن بعد، وخاصة الصور الفضائية، بالتزامن مع خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتعزيز قدرات توقع الحرائق البرية. تركز الدراسة على توقع انتشار الحرائق على مدى 1…