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

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: قابلية التفسير




  • مؤشرات ميكانيكية للفهم في نماذج اللغة الكبيرة

    2026 | المؤلف: Pierre Beckmann وآخرون | المجلة: Philosophical Studies | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تناقش هذه الفقرة الفهم المتطور لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سياق القابلية للتفسير الميكانيكي (MI)، متحدية الفكرة القائلة بأن LLMs تقلد أنماط اللغة دون فهم حقيقي. يقترح المؤلفون إطارًا هرميًا لفهم LLMs، يصنف ثلاثة أشكال هرمية من الفهم بناءً على التنظيم الحسابي: (1) **الفهم المفاهيمي**، حيث تشكل النماذج ميزات في الفضاء الكامن وتربط بين تمثيلات…


  • تعزيز تحديد المواقع الجغرافية لصور الفيضانات المستندة إلى الحشود عبر الانتباه الموجه بواسطة LLM

    2026 | المؤلف: Fujun Xu وآخرون | المجلة: Computers Environment and Urban Systems | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    تقدم البحث VPR-AttLLM، وهو إطار عمل غير مرتبط بنموذج مصمم لتعزيز التعرف على الأماكن البصرية (VPR) في صور الشوارع المجمعة من الجمهور، خاصة خلال الأحداث الطارئة مثل الفيضانات الحضرية. تكافح نماذج VPR التقليدية مع التشوهات البصرية والتحولات في المجال الموجودة في مثل هذه الصور، وغالبًا ما تفتقر إلى بيانات جغرافية موثوقة للاستجابة الفعالة للطوارئ. يدمج…


  • IAFormer: شبكة المحولات المدركة للتفاعل لتحليل بيانات الاصطدام

    2026 | المؤلف: Waleed Esmail وآخرون | المجلة: SciPost Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذه الورقة، يقدم المؤلفون IAFormer، وهي بنية مبتكرة تعتمد على Transformer مصممة لتعزيز كفاءة التفاعلات الجزيئية الثنائية من خلال آلية انتباه ديناميكية متفرقة. يقدم IAFormer ابتكارات رئيسية: أولاً، يستخدم مجموعة محددة مسبقًا من الكميات الثنائية غير المتغيرة لتعريف مصفوفة الانتباه، مما يقلل بشكل كبير من عدد المعلمات مقارنةً بنماذج المحولات الجزيئية التقليدية. ثانيًا، يستخدم…


  • الكشف عن أورام الدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي من خلال هيكل انتباه قابل للتفسير EfficientNetV2 وMLP-mixer

    2026 | المؤلف: Mustafa Yurdakul وآخرون | المجلة: Physical and Engineering Sciences in Medicine | المجال: طب الأعصاب (Neurology)

    تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا للتعلم العميق لتصنيف أورام الدماغ، مما يعالج الحاجة الملحة لأنظمة التشخيص الآلي بسبب معدلات الوفيات العالية المرتبطة بهذه الأورام. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 3,064 صورة MRI معززة بالتباين بتقنية T1، تقيم الدراسة تسع هياكل معروفة للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتحديد العمود الفقري الأكثر فعالية لتصنيف الأورام. تم اختيار EfficientNetV2…


  • فهم التباين في التحليلات الميتا للانتشار: من عدم التوافق الهيكلي إلى التباين الإحصائي

    2026 | المؤلف: Jean Joël Bigna | المجلة: Systematic Reviews | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)

    تناقش هذه الفقرة التباين الفطري في دراسات الانتشار ومراجعاتها المنهجية، مشددة على أن هذا التباين غالبًا ما يُساء تفسيره من خلال الأطر المصممة لأبحاث التدخل. على عكس تأثيرات العلاج، تتأثر تقديرات الانتشار بعوامل متنوعة مثل تعريفات الحالات، وخصائص السكان، واستراتيجيات القياس، مما يؤدي إلى عدم توافق هيكلي بين الدراسات بدلاً من مجرد تباين عشوائي. يجادل…


  • الحوسبة الكمومية في خزانات البيانات لتوقع التقلبات المحققة

    2026 | المؤلف: Qingyu Li وآخرون | المجلة: Physical Review Research | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تبحث الدراسة في تطبيق الحوسبة الكمومية في الخزانات (QRC) لتوقع التقلبات المحققة في الأسواق المالية، مع تسليط الضوء على إمكانياتها لتعزيز النمذجة التنبؤية في المالية الكمية. باستخدام هاملتونيان إيسينغ ذو المجال العرضي المتصل بالكامل كخزان، يتضمن النموذج كيوبيتات إدخال وذاكرة متميزة لالتقاط الاعتماد الزمني بفعالية في بيانات السلاسل الزمنية عالية الأبعاد. يتم تقييم أداء نموذج…


  • حد أعلى لمقياس تقييم الظل للتجميع

    2026 | المؤلف: Hugo Sträng وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذا البحث، يقدم المؤلفون حدًا أعلى يعتمد على مجموعة البيانات لعرض الظل المتوسط (ASW)، وهو مقياس رئيسي لتقييم جودة التجميع. يقيس معامل الظل التوازن بين التماسك داخل الكتلة والانفصال بين الكتل، وعادة ما يتراوح بين -1 و 1. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن الحد الأعلى القياسي البالغ 1 غالبًا ما يكون غير قابل للتحقيق…


  • الانحدار شبه المعلمي للكتل والذيل باستخدام الشبكات العصبية المعتمدة على السلاسل

    2026 | المؤلف: Reetam Majumder وآخرون | المجلة: Extremes | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

    تقدم هذه القسم نهجًا جديدًا لتقدير الكثافة يعرف باسم الانحدار الكمي شبه المعلمي للحدود القصوى (SPQRx)، والذي يدمج الانحدار الكمي شبه المعلمي (SPQR) مع توزيع باريتو العام المدمج (GP). يتميز SPQR بمرونته في نمذجة دوال الكثافة الشرطية باستخدام تمثيلات سبلين والشبكات العصبية، لكنه يواجه صعوبات مع البيانات ذات الذيل الثقيل والتقدير خارج النطاقات المرصودة بسبب…


  • تعزيز رسم خرائط قابلية الفيضانات باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تطبيق جديد لتأثيرات محلية متراكمة (ALE)

    2026 | المؤلف: Abdulwaheed Tella وآخرون | المجلة: Water Resources Management | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)

    تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لرسم خرائط تعرض الفيضانات الفعالة في المناطق الحضرية، مع التأكيد على التحدي المتمثل في تحقيق توازن بين قابلية تفسير النموذج ودقته التنبؤية في النمذجة البيئية. من خلال دمج التأثيرات المحلية المتراكمة (ALE) مع نماذج التعلم الآلي الجماعية – تحديدًا الانحدار اللوجستي (LR)، وغابة عشوائية (RF)، وزيادة التدرج القصوى (XGBoost) -…


  • SurgRAW: سير العمل متعدد الوكلاء مع التفكير المتسلسل لتحليل الفيديو الجراحي الروبوتي

    2026 | المؤلف: Chang Han Low وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)

    يقدم هذا القسم نظرة عامة على التقدم في جراحة الروبوت المدعومة (RAS) من خلال تقديم SurgCoTBench وSurgRAW. غالبًا ما تعتمد طرق الذكاء الاصطناعي الجراحية الحالية على نماذج معزولة، مما يؤدي إلى أساليب مجزأة ذات قابلية تفسير محدودة. لمعالجة هذه التحديات، تم تقديم SurgCoTBench كأول معيار يركز على التفكير في RAS، ويتكون من 14,256 زوج من…


1 2 3 … 8
التالي→

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