الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: محول
-
بنية هجينة من CNN-محول لتعزيز التعرف على العواطف المستند إلى EEG: التقاط الاعتمادات المحلية والعالمية باستخدام آليات الانتباه الذاتي
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث بنية هجينة من CNN-Transformer مصممة لتعزيز التعرف على المشاعر من إشارات EEG من خلال دمج قدرات معالجة البيانات المكانية والزمانية بشكل فعال. غالبًا ما تكافح نماذج EEG التقليدية في تتبع الاعتماديات العصبية الممتدة، بينما تتفوق المحولات في فهم الأنماط العالمية ولكن قد تفوت العلاقات المحلية الدقيقة. تستفيد البنية المقترحة من نقاط القوة لكل…
-
الكشف المبكر عن مراحل تقدم مرض الزهايمر باستخدام مزيج من نماذج CNN ونماذج مشفر المحولات
2025 | المؤلف: Hassan Almalki وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم ورقة البحث منهجية جديدة لتشخيص مرض الزهايمر (AD) باستخدام نموذج هجين يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViT). تسلط الدراسة الضوء على قيود التشخيص اليدوي، الذي غالبًا ما يكون عرضة للأخطاء البشرية، وتؤكد على إمكانيات تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي المعززة بالذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التشخيص. على وجه التحديد، استخدم المؤلفون نماذج ResNet101 و…
-
SICNet الموسم V1.0: نموذج تعلم عميق قائم على المحولات لتوقع جليد البحر القطبي الموسمي من خلال دمج بيانات سمك الجليد
2025 | المؤلف: Yibin Ren وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم هذه الورقة البحثية نموذج SICNet season، وهو نموذج تعلم عميق قائم على المحولات مصمم للتنبؤ بتركيز الجليد البحري في القطب الشمالي (SIC) على نطاق موسمي، مع معالجة التحديات التي تطرحها حاجز التنبؤ الربيعي (SPB). يتضمن النموذج بيانات SIC التاريخية، وسمك الجليد البحري في الربيع (SIT)، وبيانات مناخية لتعزيز دقة التنبؤ. تكشف عملية التحقق التي…
-
كشف التزييف العميق للفيديو باستخدام نموذج هجين CNN-LSTM-Transformer للتحقق من الهوية
2025 | المؤلف: Γεώργιος Πετμεζάς وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن انتشار تقنية الديب فيك يطرح تحديات كبيرة بسبب إمكانية إساءة استخدامها في إنشاء مقاطع فيديو مزيفة مقنعة. تقدم هذه الورقة نهجًا جديدًا لاكتشاف الديب فيك في الفيديو يجمع بين نماذج الشكل القابلة للتشكيل ثلاثية الأبعاد (3DMMs) مع بنية هجينة من CNN-LSTM-Transformer. يعزز هذا النموذج دقة الاكتشاف من خلال استخدام 3DMMs لاستخراج ميزات الوجه التفصيلية،…
-
شبكات CNN-Transformer مع مشفر بديل ومفكك مزدوج لتجزئة الصور الطبية
2025 | المؤلف: Lin Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والتطورات في تقسيم الصور الطبية، لا سيما في استخراج الآفات بدقة من الصور الطبية. أظهرت التطورات الأخيرة التي تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والمحولات (Transformers) وعدًا، ومع ذلك، غالبًا ما تكافح النماذج الحالية للاستفادة بشكل فعال من الميزات المحلية والعالمية بسبب الخصائص الفريدة لأنسجة الآفات. لمعالجة هذه القيود،…
-
إطار عمل قائم على محول الرؤية لاكتشاف الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في تصميم الديكور الداخلي
2025 | المؤلف: Hui Wang | المجلة: Informatica | المجال: علم الآثار (Archeology)تبحث هذه الدراسة في تطبيق محولات الرؤية (ViTs) للكشف عن الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في تصميم الديكور الداخلي، مع معالجة قيود الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في التقاط الاعتمادات بعيدة المدى والأنماط العالمية. قامت الدراسة بضبط وتقييم أربعة نماذج من ViT—ViT-B16، ViT-B32، ViT-L16، وViT-L32—باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 1,000 عينة لكل فئة. تم…
-
نموذج هجين جديد من CNN-Transformer لاكتشاف عدم انتظام ضربات القلب دون تحديد قمة R باستخدام تحويل ستوكويل
2025 | المؤلف: Donghyeon Kim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق هجين جديد مصمم لتصنيف اضطرابات النظم القلبية من إشارات تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، باستخدام تحويل ستوكويل لاستخراج الميزات بشكل فعال. من خلال تحويل إشارات ECG، التي هي بيانات زمنية بطبيعتها، إلى مجال التردد، يلتقط النموذج الميزات ذات الصلة بشكل أكثر فعالية. تجمع البنية بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتحديد…
-
محول هجين قابل للتفسير لتصنيف متعدد لأمراض الرئة باستخدام أشعة الصدر
2025 | المؤلف: Xiaoyang Fu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الأشعة والطب النووي والتصوير الطبي (Radiology, Nuclear Medicine and Imaging)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الحرجة لمرض الرئة، وهو أحد الأسباب الرئيسية للوفاة على مستوى العالم، من خلال اقتراح نموذج جديد للتعلم العميق يسمى LungMaxViT. يدمج هذا النموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع بنية محول متعددة المحاور لتعزيز التعرف على الميزات وتحسين تصنيف أمراض الرئة من صور الأشعة السينية للصدر. تقيم الدراسة أداء LungMaxViT مقابل…
-
كشف الأخبار المزيفة القائم على التفكير القابل للتفسير باستخدام نماذج اللغة الكبيرة والمحولات للغات ذات الموارد المنخفضة
2025 | المؤلف: Hariharan RamakrishnaIyer LekshmiAmmal وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تقدم ورقة البحث نظام كشف الأخبار المزيفة متعدد الوسائط مصمم للغة التاميل، حيث تتناول الزيادة المتزايدة في المعلومات المضللة عبر منصات الإنترنت المختلفة. يبرز المؤلفون الانتقال من الأخبار المزيفة التقليدية المعتمدة على النصوص إلى التنسيقات متعددة الوسائط، بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والصوت. تركز نماذج الكشف التلقائي الحالية بشكل أساسي على اللغات ذات الموارد…
-
تحسين تشخيص الملاريا من خلال هياكل الشبكات العصبية المخصصة القابلة للتفسير
2025 | المؤلف: Md. Faysal Ahamed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تبحث الدراسة في فعالية ثلاث هياكل لشبكات الأعصاب التلافيفية (CNN) – الشبكة التلافيفية المتوازية (PCNN)، والشبكات التلافيفية المتوازية مع الانتباه الناعم (SPCNN)، والانتباه الناعم بعد الكتلة الوظيفية للشبكات التلافيفية المتوازية (SFPCNN) – لتشخيص طفيليات الملاريا في مسحات خلايا الدم الحمراء (RBC). تفوقت نموذج SPCNN على الآخرين، محققة دقة قدرها 99.38 ± 0.21%، واسترجاع قدره 99.37…