الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية التفاف خفيفة الوزن
-
تحديد أصل الشاي الجغرافي بناءً على ميزات النمط الظاهري باستخدام التعلم العميق الخفيف Phenotypic feature-based identification of tea geographical origin using lightweight deep learning
2026 | المؤلف: Guoquan Pei وآخرون | المجلة: npj Science of Food | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم الدراسة Origin-Tea، وهي شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن مصممة للتعرف الدقيق على الأصل الجغرافي لأوراق الشاي، وهو أمر أساسي لضمان الجودة وتتبعها في صناعة الشاي. تدمج Origin-Tea التلافيف العميقة القابلة للفصل مع آليات الانتباه من نوع الضغط والتحفيز (SE) لالتقاط التغيرات الظاهرية الدقيقة بفعالية مع الحفاظ على الكفاءة الحاسوبية. على عكس النماذج السابقة التي…
-
رؤية عدم انتظام ضربات القلب: نماذج تعلم عميق واعية للموارد مع تفسيرات بصرية لتصنيف عدم انتظام ضربات القلب في تخطيط القلب ArrhythmiaVision: resource-conscious deep learning models with visual explanations for ECG arrhythmia classification
2026 | المؤلف: Z. Tanveer Baig وآخرون | المجلة: The Journal of Supercomputing | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه البحث شبكتين عصبيتين خفيفتين مبتكرتين من نوع 1D convolutional، ArrhythmiNet V1 و V2، مصممتين للتصنيف الفعال في الوقت الحقيقي لعدم انتظام ضربات القلب باستخدام تخطيط القلب الكهربائي (ECG). تستفيد النماذج من الالتفافات القابلة للفصل العمقي المستوحاة من MobileNet، محققة دقة تصنيف مثيرة للإعجاب تبلغ 0.99 و 0.98، على التوالي، على مجموعة بيانات MIT-BIH…
-
نموذج صغير لاكتشاف الأجسام تحت الماء مع تحسين استخراج الميزات والدمج A small underwater object detection model with enhanced feature extraction and fusion
2026 | المؤلف: Tao Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في سياق اكتشاف الأجسام الصغيرة تحت الماء، تتناول هذه الورقة التحديات الكبيرة التي تطرحها البيئة المعقدة تحت الماء، بما في ذلك امتصاص الضوء، والتشتت، والتداخل الضوضائي. لتعزيز قدرات الكشف، يقترح المؤلفون نموذج شبكة عميقة خفيفة ودقيقة للغاية تتضمن عدة تقنيات مبتكرة. تشمل المكونات الرئيسية وحدة الالتفاف المتبقي عبر الطبقات التي تحافظ على الميزات الأساسية مع…