الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: محول
-
تصميم جزيئات الدهون النانوية باستخدام شبكة عصبية قائمة على المحولات
2025 | المؤلف: Alvin Chan وآخرون | المجلة: Nature Nanotechnology | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)يتناول هذا القسم تطوير وتطبيق نموذج تعلم عميق، COMET، مصمم لتحسين جزيئات الدهون النانوية (LNPs) للعلاجات المعتمدة على RNA. تتأثر فعالية LNPs بتكوينها الدهني ونسبها، مما يجعل تحسين التجارب التقليدية تحديًا بسبب مساحة التصميم الواسعة. لمعالجة ذلك، أنشأ المؤلفون LANCE، وهو واحد من أكبر مجموعات بيانات تركيبات LNP، مما يمكّن COMET من التنبؤ بفعالية LNP…
-
دمج ميزات متعددة التدفقات من محول الرؤية والشبكة العصبية التلافيفية للكشف الدقيق عن نوبات الصرع من إشارات EEG
2025 | المؤلف: Qi Li وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث نموذج CMFViT، وهو نهج جديد للكشف التلقائي عن النوبات باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). يدمج هذا النموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع محول رؤية (ViT) من خلال استراتيجية دمج ميزات متعددة الجداول (MSFF)، مما يعالج بفعالية قيود طرق التعلم العميق الحالية في التقاط الميزات المحلية والاعتماديات الزمنية العالمية لإشارات EEG. من خلال تحويل…
-
نموذج الكشف غير الخاضع للإشراف القائم على محول الرسوم البيانية المعزز للذاكرة لتحديد شذوذ الأداء في بيئات السحابة الديناميكية للغاية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث MemGT، وهي طريقة غير خاضعة للإشراف لاكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات مصممة لأنظمة الحوسبة السحابية. تتناول التحديات التي تطرحها التعقيدات والضوضاء في قياسات المراقبة، والتي يمكن أن تؤدي إلى زيادة فشل الخوادم والأحداث غير الطبيعية. تستفيد MemGT من مشفر Transformer مع التعلم الديناميكي لهياكل الرسوم البيانية لاستخراج الميزات الزمانية والمكانية…
-
الزراعة الذكية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام محول هجين-شبكة عصبية تلافيفية للكشف عن الأمراض في الزراعة المستدامة في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Zhuo Zeng وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نموذج AttCM-Alex، وهو إطار عمل جديد للتعلم العميق يهدف إلى تحسين الكشف وتصنيف أمراض النباتات في ظل ظروف بيئية صعبة، والتي تعتبر حاسمة لضمان الأمن الغذائي العالمي. يدمج النموذج العمليات التلافيفية مع آليات الانتباه الذاتي للتخفيف بفعالية من آثار تغير شدة الضوء وضوضاء الصورة، والتي تعتبر عقبات شائعة في البيئات الزراعية الواقعية. لمحاكاة…
-
AmpHGT: توسيع توقع النشاط المضاد للميكروبات في الببتيدات التي تحتوي على أحماض أمينية غير كنسية باستخدام محول الرسم البياني المتغاير المقيد متعدد المناظر
2025 | المؤلف: Yongcheng He وآخرون | المجلة: BMC Biology | المجال: علم الأحياء الدقيقة (Microbiology)في السنوات الأخيرة، حظيت توقعات الببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs) باهتمام كبير؛ ومع ذلك، تفشل العديد من النماذج الحالية في الاستفادة الكاملة من الهياكل الكيميائية الجوهرية للببتيدات، مثل التركيب الذري وخصائص السلاسل الجانبية. تعتمد الأساليب التقليدية غالبًا على تركيب الحروف ووصف محدد مسبقًا، متجاهلةً إمكانيات الأحماض الأمينية غير الكانونية التي تعزز استقرار الببتيد وتقلل السمية. تعيق…
-
DeepECG-Net: نموذج هجين قائم على المحولات للتعلم العميق لاكتشاف شذوذ تخطيط القلب الكهربائي في الوقت الحقيقي
2025 | المؤلف: Manal Alghieth | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم ورقة البحث DeepECG-Net، وهو نموذج تعلم عميق هجين يعتمد على المحولات مصمم لاكتشاف الشذوذ في تخطيط القلب الكهربائي (ECG) في الوقت الحقيقي. تواجه النماذج التقليدية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs)، تحديات مع الاعتماديات بعيدة المدى وكفاءة الحوسبة. يتناول DeepECG-Net هذه القضايا من خلال دمج CNNs وهياكل المحولات، مستخدمًا…
-
بنية جديدة قائمة على المحولات مع انتباه مزدوج لتوقع السلاسل الزمنية المالية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث بنية جديدة تعتمد على الانتباه المزدوج للتنبؤ المالي، حيث تتناول تعقيدات ديناميات السوق من خلال إطار عمل معزز للتشفير وفك التشفير. يتكون النموذج المقترح من شبكتين متوازيتين: شبكة انتباه الأسعار (PAN) وشبكة انتباه غير الأسعار (NAN). تركز شبكة PAN على استخراج ميزات معقدة من بيانات الأسعار التاريخية باستخدام وحدة انتباه ذاتي مقنع…
-
مسح للمحولين ونماذج اللغة الكبيرة لتشخيص تخطيط القلب: التقدم، التحديات، والاتجاهات المستقبلية
2025 | المؤلف: Mohammed Yusuf Ansari وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)يوفر هذا القسم من ورقة البحث نظرة شاملة على تطبيق منهجيات قائمة على المحولات ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تحليل تخطيط القلب الكهربائي (ECG). بينما كانت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي النهج السائد لمعالجة إشارات ECG، فإن قيودها في التقاط الاعتماديات الزمنية بعيدة المدى تستدعي اعتماد أطر المحولات التي تستخدم آليات الانتباه الذاتي. تحدد الورقة…
-
CRT: محول متكرر تلافيفي للكشف التلقائي عن حالة النوم
2025 | المؤلف: S. M. Nuruzzaman Nobel وآخرون | المجلة: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم ورقة البحث دراسة شاملة حول اكتشاف حالة النوم، مع التأكيد على أهميتها لوظيفة الإدراك والرفاه النفسي. قام المؤلفون بتطوير إطار عمل متكامل يستخدم نموذج المحول المتكرر الالتفافي (CRT) لتصنيف حالات النوم من مجموعة بيانات تتكون من حوالي 800,000 نقطة بيانات مصنفة إلى مراحل البداية والاستيقاظ. حقق النموذج مقاييس أداء مثيرة للإعجاب، حيث كانت دقة…
-
إطار عمل هجيني قابل للتفسير يعتمد على التحويلات البصرية الفيدرالية لتوقع سرطان الثدي عبر عوامل الخطر
2025 | المؤلف: Aymen M. Al-Hejri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد قابل للتفسير للتعلم الفيدرالي يهدف إلى تحسين توقعات سرطان الثدي، وهي قضية حاسمة نظرًا لوضعها كأحد الأسباب الرئيسية للوفاة بين النساء. تقيم الدراسة ثلاث منهجيات تعلم عميق – نماذج الذكاء الاصطناعي الفردية، ونماذج تجميع الفضاءات المميزة عالية المستوى، ونموذج هجين يجمع بين ميزات المحول البصري العالمي (ViT) وميزات…