تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. شفرة المصدر

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شفرة المصدر




  • ParTIpy: إطار قابل للتوسع للتحليل النموذجي واستنتاج مهام باريتو

    2026 | المؤلف: Philipp Schäfer وآخرون | المجلة: Molecular Systems Biology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تناقش هذه القسم التبادلات الكامنة في الأنظمة البيولوجية، وخاصة كيف تقوم الخلايا بتخصيص الموارد المحدودة للتخصص في وظائف معينة من خلال تنشيط برامج التعبير الجيني المحددة. تم تقديم إطار عمل استنتاج مهام باريتو (ParTI) كطريقة لتحليل هذه التبادلات من خلال الأمثلية متعددة الأهداف. ومع ذلك، فإن البرمجيات الحالية لـ ParTI محدودة في قابلية التوسع والتكامل…


  • GRTresna: كود مفتوح المصدر لحل قيود البيانات الأولية في النسبية العددية

    2026 | المؤلف: Josu C. Aurrekoetxea وآخرون | المجلة: The Journal of Open Source Software | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

    GRTresna هو حل متعدد الشبكات متخصص تم تطويره لمعالجة معادلات القيود اللازمة للبيانات الأولية في محاكاة النسبية العددية. يركز بشكل أساسي على السيناريوهات التي تتضمن الحقول الأساسية في محيط الثقوب السوداء وداخل الزمكانات الكونية غير المتجانسة. يعتمد تنفيذ GRTresna على الشكل الذي قدمه أورريكويتكيا، وكلوف، ولين، كما هو مذكور في عملهم. الكود متاح للجمهور في…


  • استخدام النقاط العائمة على GitHub: دراسة واسعة النطاق للغات ذات النوع الثابت

    2026 | المؤلف: Andrea Gilot وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Programming Languages | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)

    تقدم هذه القسم نظرة شاملة لدراسة تجريبية واسعة النطاق تبحث في استخدام الحسابات العائمة في مستودعات GitHub العامة، مع التركيز بشكل خاص على لغات البرمجة ذات النوع الثابت. يبرز المؤلفون التحديات المرتبطة بالتفكير في الحسابات العائمة والحاجة إلى تقنيات تحليل محسنة قابلة للتطبيق على الشيفرة البرمجية في العالم الحقيقي. لمعالجة ذلك، يستخدمون ممارسات تعدين متقدمة،…


  • تقدير كتلة الثقب الأسود من خلال ملاءمة الطيف لقرص التراكم للبلزارز عالي الانزياح الأحمر

    2026 | المؤلف: G. Kyriopoulos وآخرون | المجلة: Astronomy and Astrophysics | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)

    تقدم هذه الدراسة تحليلًا منهجيًا لـ 23 بلازار عالي الانزياح الأحمر (مع انزياحات تتراوح من $z \sim 2$ إلى $z \sim 6$) باستخدام بيانات فوتومترية أرشيفية من الأشعة تحت الحمراء إلى الأشعة فوق البنفسجية ونهج ملاءمة بايزي ماركوف تشين مونت كارلو (MCMC) استنادًا إلى نموذج قرص الانجذاب لشاكورا-سونيايف. تؤكد الدراسة على أهمية الأخذ في الاعتبار…


  • كشف التزييف العميق الذي يعمم عبر المعايير

    2026 | المؤلف: Andrii Yermakov وآخرون | المجلة: 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تتناول هذه البحث التحدي المتمثل في تعميم كاشفات التزييف العميق على تقنيات التلاعب غير المرئية، طريقة جديدة تسمى GenD. على عكس العديد من الأساليب الحالية التي تعقد هياكل النماذج، تحقق GenD تعميماً قوياً من خلال ضبط معلمات تطبيع الطبقة فقط (0.03% من الإجمالي) لمشفّر الرؤية المدرب مسبقاً. تستخدم الطريقة تطبيع L2 وتعلم القياس لفرض مانيفولد…


  • تجميع الصور القوي مع المستوى الأمثل

    2026 | المؤلف: Lang Nie وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم الورقة RopStitch، وهو إطار عمل غير خاضع للإشراف لتجميع الصور العميقة مصمم لتعزيز كل من المتانة والطبيعية في مهام تجميع الصور. يستخدم RopStitch بنية ذات فرعين تلتقط الميزات الخشنة والدقيقة بشكل منفصل، وتدمجها لتحسين القابلية للتعميم عبر مشاهد العالم الحقيقي المختلفة. تركز الفرع المدرب مسبقًا على التمثيلات غير المتغيرة دلاليًا، بينما يستخرج الفرع القابل…


  • لماذا لا تكفي أدلة قواعد البيانات: ضبط تكوين فعال وموثوق لأنظمة إدارة قواعد البيانات عبر وكلاء LLM المدفوعة بالشيفرة

    2026 | المؤلف: Xinyi Zhang وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

    يقدم القسم SysInsight، وهو نظام جديد لضبط قواعد البيانات مدفوع بالشيفرة مصمم لتحسين أداء أنظمة إدارة قواعد البيانات الحديثة (DBMSs) من خلال استخراج معرفة ضبط دقيقة مباشرة من شيفرة المصدر الخاصة بـ DBMS. تعتمد طرق الضبط الآلي التقليدية إما على أساليب مدفوعة بالبيانات، والتي يمكن أن تكون مكلفة من حيث الموارد، أو على heuristics يدوية…


  • فقدان التركيز التكيفي مع تصنيف الشخصية لتخفيف عدم التوازن الصعب في التعرف على الشخصية متعددة الأبعاد

    2025 | المؤلف: Jing Tan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)

    تتناول هذه الدراسة تحدي عدم التوازن في مجموعات بيانات الشخصية، والذي يمكن أن يؤدي إلى أداء متحيز في نماذج التصنيف. يقترح المؤلفون تقنية جديدة تسمى خسارة بؤرية تكيفية مع تقسيم مجموعة بيانات مصنفة حسب الشخصية، تهدف إلى تعزيز التعرف على الشخصية متعددة الأبعاد. من خلال استخدام تقنيات مختلفة للتخفيف من عدم التوازن في الفئات (CIMTs)،…


  • ربط تخليق الإطارات المعدنية العضوية بالتطبيقات باستخدام التعلم الآلي متعدد الأنماط

    2025 | المؤلف: Sartaaj Takrim Khan وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الكيمياء اللاعضوية (Inorganic Chemistry)

    في هذا القسم، يبرز المؤلفون التقدم السريع في تخليق مواد جديدة، وخاصة الأطر العضوية المعدنية (MOFs)، مع الإبلاغ عن أكثر من 5,000 إطار جديد في العام الماضي وحده. على الرغم من الإنشاء الواسع لهذه المواد، لا يزال هناك تحدٍ كبير في ربطها بتطبيقاتها المثلى. يقدم البحث نهجًا متعدد الوسائط يستفيد من نمط حيود الأشعة السينية…


  • PRyMordial: الدقائق الثلاث الأولى، داخل وخارج النموذج القياسي

    2024 | المؤلف: Anne-Katherine Burns وآخرون | المجلة: The European Physical Journal C | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)

    تقدم البحث PRyMordial، حزمة حسابية مصممة لإجراء حسابات فعالة للمتغيرات المتعلقة بالكون المبكر، وبشكل خاص خلال عصر تخليق العناصر في الانفجار العظيم (BBN). تتيح هذه الأداة تقييمات سريعة ودقيقة لوفرة العناصر الخفيفة وعدد درجات الحرية النسبية الفعالة، مع دمج تأثيرات الفصل غير الفوري. PRyMordial قابلة للتطبيق لكل من التحليلات المتقدمة ضمن النموذج القياسي واستكشاف سيناريوهات…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.