الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية تلافيفية
-
نهج قائم على التعلم العميق: نموذج تلقائي لتصنيف التهاب اللثة باستخدام استراتيجية إزالة اللثة
2024 | المؤلف: Chang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)تركز هذه الدراسة على تطوير شبكة تعلم عميق تهدف إلى التقييم التلقائي لالتهاب اللثة، وهو مؤشر حاسم في التهاب اللثة. استخدم الباحثون تقنية التوزيع الاحتمالي للجيران (t-SNE) لتقليل الأبعاد وبنوا شبكة عصبية تلافيفية (CNN) تعتمد على DenseNet لتحديد وتقييم التهاب اللثة. لتحسين أداء النموذج، تم تقديم خوارزمية جديدة لإزالة الأسنان، إلى جانب تطبيق مشفر Grad-CAM++…
-
CSWin-UNet: UNet المحول مع نوافذ على شكل صليب لتقسيم الصور الطبية
2024 | المؤلف: Xiao Liu وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تقدم البحث CSWin-UNet، وهو هيكل جديد للتقسيم على شكل U يدمج آلية الانتباه الذاتي CSWin في إطار عمل UNet لتحسين تقسيم الصور الطبية. بينما تظهر الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) قيودًا بسبب تحيزاتها الاستقرائية، وتواجه طرق المحولات متطلبات حسابية عالية، فإن CSWin-UNet يعالج هذه التحديات بفعالية. يعزز الهيكل الكفاءة الحسابية وتفاعلات مجال الاستقبال من خلال الانتباه…
-
التعلم العميق لتوقع اتجاه سعر البيتكوين: نماذج واستراتيجيات تداول تمت مقارنتها تجريبيًا
2024 | المؤلف: Oluwadamilare Omole وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق نماذج التعلم العميق، وتحديدًا الشبكة العصبية التلافيفية – الذاكرة القصيرة والطويلة (CNN-LSTM)، وشبكة السلاسل الزمنية الطويلة والقصيرة (LSTNet)، والشبكة التلافيفية الزمنية (TCN)، جنبًا إلى جنب مع نموذج ARIMA القياسي، للتنبؤ بتحركات سعر البيتكوين باستخدام بيانات السلسلة. تستخدم الدراسة تقنيات اختيار ميزات متنوعة، بما في ذلك بوروتا، والخوارزمية الجينية (GA)، وآلة…
-
تحويل الرعاية الصحية المدعوم بإنترنت الأشياء من خلال الاستفادة من التعلم العميق لمراقبة المرضى المتقدمة والتشخيص
2024 | المؤلف: Nawaf Alharbe وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث هذه الورقة البحثية في التأثير التحويلي لدمج تقنيات التعلم العميق، وتحديداً الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM)، مع تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) في قطاع الرعاية الصحية. تبرز الدراسة كيف أن أنظمة الرعاية الصحية المدعومة بتقنية إنترنت الأشياء، التي تستخدم الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار الذكية، تسهل المراقبة الفورية للعلامات الحيوية…
-
تعزيز كشف التسلل: نهج هجين من التعلم الآلي والتعلم العميق
2024 | المؤلف: Muhammad Sajid وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا لاكتشاف التسلل (ID) يدمج تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لمعالجة التحديات المتزايدة في أمان الشبكات بسبب الزيادة في حجم البيانات والهجمات المتطورة. يستخدم النموذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات، والتي يتم دمجها بعد ذلك مع الشبكات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) للتصنيف. تستخدم…
-
الكشف عن الأهداف الصغيرة تحت الماء باستخدام نموذج YOLOv8-LA
2024 | المؤلف: Shenming Qu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم المحيطات (Oceanography)في مجال هندسة البيئة البحرية، يعد اكتشاف الأهداف تحت الماء أمرًا حيويًا، وقد أظهرت التطورات الأخيرة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وعودًا كبيرًا. ومع ذلك، غالبًا ما تكافح الشبكات العصبية العميقة التقليدية من حيث سرعة المعالجة والدقة، خاصة بالنسبة للأهداف الصغيرة والمتقاربة. للتغلب على هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج شبكة عصبية جديد، YOLOv8-LA، الذي يتضمن…
-
تعزيز الزراعة من خلال تصنيف أمراض أوراق العنب في الوقت الحقيقي عبر جهاز حافة مع بنية CNN خفيفة الوزن وGrad-CAM
2024 | المؤلف: Md. Jawadul Karim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف المبكر عن أمراض أوراق العنب باستخدام نموذج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مخصص يعتمد على MobileNetV3Large. تم تصميم هذا النموذج للنشر على الأجهزة الطرفية مثل Nvidia Jetson Nano، ويظهر أداءً استثنائيًا بدقة تدريب واختبار تبلغ 99.66% و99.42% على التوالي. تتضمن المنهجية طبقات كثيفة إضافية وطبقات إسقاط لتخفيف الإفراط…
-
إدارة وتوقعات المبيعات لنظام معلومات التجارة الإلكترونية باستخدام التنقيب عن البيانات والشبكات العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: Dr.D. David Winster Praveenraj وآخرون | المجلة: Indian Journal of Information Sources and Services | المجال: التسويق (Marketing)النمو السريع للتجارة الإلكترونية قد حسّن بشكل كبير من الراحة للمستهلكين، ومع ذلك فقد أدخل أيضًا ديناميكية وتعقيدًا متزايدين، مما يطرح تحديات متنوعة. تكافح تقنيات استخراج البيانات التقليدية لإدارة الكميات الهائلة من البيانات في صناعة مزودي الطاقة بسبب اعتمادها على هندسة الميزات التي تتطلب جهدًا كبيرًا، مما يحد من قابلية التوسع. بالمقابل، يمكن للشبكات العصبية…
-
التعرف على المشاعر الوجهية المعتمدة على الصور باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية على مجموعة بيانات emognition
2024 | المؤلف: Erlangga Satrio Agung وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول هذه الدراسة التحديات المتعلقة بالتعرف على مشاعر الوجه (FER) من خلال استخدام مجموعة بيانات Emognition، التي تشمل عشرة مشاعر متميزة: المتعة، الدهشة، الحماس، الإعجاب، المفاجأة، الغضب، الاشمئزاز، الخوف، الحزن، والمحايد. تستخدم البحث تقنيات التعلم العميق، وبالتحديد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لتصنيف هذه المشاعر. تم تنفيذ خط أنابيب شامل لمعالجة البيانات لتحويل بيانات الفيديو إلى…
-
التنبؤ بأمراض الرئة المعتمد على تعلم الآلة باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: M.Sahaya Sheela وآخرون | المجلة: Mesopotamian Journal of Artificial Intelligence in Healthcare | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لتوقع أمراض الرئة، لا سيما في سياق جائحة COVID-19، التي أثرت بشكل كبير على صحة الرئة في مجموعة فرعية من السكان. لقد واجهت الطرق التقليدية، مثل المنطق الضبابي، تحديات مثل التقسيم وعدم دقة المخرجات. للتغلب على هذه القيود، تستخدم الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتوقع حالة الرئة، مستفيدة من تقنية…
