الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية تلافيفية
-
كشف الأعطال وتشخيصها في أنظمة الطاقة الشمسية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحليل الزمن-التردد
2026 | المؤلف: Abdellatif Seghiour وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأعطال وتشخيصها (FDD) في أنظمة الطاقة الشمسية (PV)، يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع تحليل الزمن-التردد باستخدام توزيع ويجنر-فيل (WVD). تقوم الطريقة بتحويل القياسات الخام—مثل الإشعاع الشمسي، ودرجة الحرارة، والجهد، والتيار، والطاقة—إلى صور زمنية-ترددية مضغوطة 6×12، مما يسهل استخراج الميزات بشكل فعال بواسطة الشبكات العصبية التلافيفية.…
-
تصنيف أمراض نبات الأرز باستخدام DenseNet121 الفعال
2026 | المؤلف: Amr Ismail وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للتعرف الدقيق على أمراض النباتات في الزراعة والأمن الغذائي، مع التأكيد على قيود الطرق التقليدية التي تعتمد على الفحص البصري والمعرفة الخبيرة. لمعالجة هذه التحديات، تستخدم الدراسة DenseNet121، وهي بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) متطورة، لتصنيف سبع أمراض شائعة في الأرز. من خلال استخدام التعلم الانتقالي مع أوزان ImageNet…
-
هل يمكن أن تقدم الذكاء الاصطناعي في التصوير البانورامي الفكي تقدماً في تشخيص الأسنان من خلال تحليل الصور الآلي؟
2026 | المؤلف: Dan Adrian Luțescu وآخرون | المجلة: Frontiers in Radiology | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على التعليم الطبي والممارسة السريرية في طب الأسنان، لا سيما من خلال التقدم في التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية. لقد عززت هذه التقنيات بشكل كبير دقة تفسير الصور الشعاعية البانورامية (OPGs)، مما أدى إلى تحسين الكشف والتصنيف والتجزئة للتشريح المعقد والآفات السنية. تشمل الإنجازات…
-
قياس فعال للكيوبتات الذرية المحايدة باستخدام مرشحات متطابقة
2026 | المؤلف: Robert M. Kent وآخرون | المجلة: Physical Review Applied | المجال: الفيزياء الذرية والجزيئية والبصريات (Atomic and Molecular Physics, and Optics)في هذا القسم، يتناول المؤلفون تحدي تحقيق قياسات عالية الدقة في الحواسيب الكمومية، وخاصة في معالجات الكم الذري المحايد حيث يكون تداخل القراءة شائعًا بسبب قرب الكيوبتات من بعضها. تعتمد الطرق التقليدية، رغم فعاليتها، غالبًا على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) التي تتطلب موارد حسابية كبيرة، مما يعيق قابلية التوسع لمصفوفات الكيوبتات الأكبر. للتغلب على هذه…
-
تعزيز توقعات نقاط الجريمة الساخنة المعتمدة على التعلم العميق باستخدام درجات المخاطر البيئية المستندة إلى النظرية
2026 | المؤلف: Tuğrul Cabir Hakyemez وآخرون | المجلة: Applied Spatial Analysis and Policy | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تقدم هذه الدراسة درجة خطر مقطع الشارع (SSRS)، وهو مقياس مبتكر قائم على الشبكة يهدف إلى تحسين توقعات نقاط الجريمة الساخنة في البيئات الحضرية. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 33,509 حادثة سرقة وسرقة تم الإبلاغ عنها في الجانب المركزي من شيكاغو من 2015 إلى 2018، يقوم SSRS بت quantifying الخطر المرتبط بمقاطع الشوارع الفردية…
-
تحسين توقع مرض السكري باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقاً، LSTM، وGAN الشرطي على البيانات الرقمية المحولة
2026 | المؤلف: K. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحدي الكبير الذي تمثله السكري للصحة العامة، والذي يمكن أن يؤدي إلى مضاعفات خطيرة إذا لم يتم اكتشافه مبكرًا. تقترح الدراسة إطار عمل جديد للتعلم العميق يدمج تحويل البيانات الجدولية إلى صور، والشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتعزيز توقع السكري. باستخدام مجموعة بيانات السكري لسكان البيما،…
-
بنية شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن لاكتشاف العنف في تسلسلات الفيديو
2026 | المؤلف: Bhawana Tyagi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الدراسة الحاجة الملحة للكشف الفعال عن العنف في الوقت الحقيقي في الأماكن العامة ذات الكثافة العالية، حيث يكون التعرف السريع على الحوادث العدوانية أمرًا حاسمًا للتدخل في الوقت المناسب. لمواجهة تعقيدات التغيرات الزمانية والمكانية والطلبات الحسابية العالية لبيانات الفيديو، يقترح المؤلفون بنية شبكة عصبية تلافيفية عميقة خفيفة الوزن (CNN) تعتمد على MobileNetV2. يستخدم هذا…
-
إطار عمل خفيف الوزن للتعلم العميق وتحسين الحيتان للزراعة الدقيقة المستدامة
2026 | المؤلف: S. China Ramu وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علوم النبات (Plant Science)يتناول القسم التحديات الملحة لإنتاجية الزراعة واستدامتها في سياق تقلب المناخ وقيود الموارد. إن الممارسات الزراعية التقليدية، التي غالبًا ما تعتمد على الحدس، غير كافية لتحسين استخدام الموارد وتحقيق غلات المحاصيل المتسقة. هناك حاجة متزايدة لأنظمة ذكية قادرة على معالجة بيانات متنوعة لتعزيز اتخاذ القرار في الزراعة. يتم تقديم نموذج AgriCLWO-Net كحل للمجتمعات الزراعية ذات…
-
إطار التعلم العميق الهجين ومنطق الضباب للكشف عن أمراض الطماطم وتصنيفها بشكل قوي
2026 | المؤلف: Satrughan Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…
-
إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي للكشف الدقيق عن مرض الزهايمر في تخطيط الدماغ
2026 | المؤلف: B. Hemalatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول هذه الورقة البحثية تحديات الكشف المبكر عن مرض الزهايمر (AD) باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، وهو أداة تشخيصية غير جراحية وفعالة من حيث التكلفة. غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية لتخطيط الدماغ الكهربائي لاستخراج ميزات معلوماتية بدقة من إشارات الدماغ المعقدة، مما يحد من أدائها التشخيصي. للتغلب على هذه القيود، تقترح الدراسة إطار عمل جديد…