الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معيار (المسح)
-
إطار هجين مصنف فعال للكشف عن البرمجيات الضارة في إنترنت الأشياء على نظام أندرويد
2026 | المؤلف: Nahla Hafez Saeed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث إطار عمل هجين لاكتشاف البرمجيات الضارة مصمم للأجهزة الذكية التي تعمل بنظام أندرويد، يجمع بين منهجيات التحليل الثابت والديناميكي. يستخدم هذا الإطار مصنف الغابة العشوائية، المحسن من خلال ضبط المعلمات بشكل منهجي، ويستخدم آلية تصنيف مزدوجة تعتمد على مكسب المعلومات ومؤشر جيني لاختيار الميزات الأكثر صلة. تم تقييم الإطار عبر أربعة مجموعات بيانات…
-
تقييم ومعايير المجتمع لاكتشاف الميكرو بروتينات غير المعلّمة بواسطة البروتيوميات المعتمدة على مطيافية الكتلة
2026 | المؤلف: Aaron Wacholder وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: التحليل الطيفي (Spectroscopy)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تحديد إطارات القراءة المفتوحة القصيرة (sORFs) والميكروبروتينات المشفرة لها من خلال تقنيات البروتيوميات المعتمدة على مطيافية الكتلة (MS). يبرز المؤلفون التباين الكبير في عدد البروتينات البشرية غير الموصوفة المبلغ عنها عبر دراسات مختلفة، مع اختلافات تمتد عبر ثلاثة أوامر من الحجم. من بين ما يقرب من 10,000 ببتيد مشفر…
-
يوني سيلف: شبكة موحدة مع تطبيع الحالة الذاتية ودمج الآفات ذات التجميع الذاتي لتجزئة آفات التصلب المتعدد
2026 | المؤلف: J Zhang وآخرون | المجلة: Medical Image Analysis | المجال: علم الأمراض والطب الشرعي (Pathology and Forensic Medicine)تقدم البحث UNISELF، وهي طريقة جديدة للتعلم العميق لعملية تقسيم آلي لآفات التصلب المتعدد (MS) باستخدام صور الرنين المغناطيسي متعددة التباين. تعالج هذه الطريقة قيود الأساليب الحالية للتعلم العميق، التي غالبًا ما تكافح لتحسين كل من دقة المجال ودقة التعميم خارج المجال عند التدريب على مجموعات بيانات محدودة. يستخدم UNISELF استراتيجية دمج الآفات الذاتية في…
-
تقييم مركزي للبيانات لنماذج الكشف عن التسلل الفيدرالية في شبكات إنترنت الأشياء
2026 | المؤلف: Muhammad Ahmad Bilal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقيّم هذه الورقة البحثية فعالية التعلم الفيدرالي (FL) في أنظمة كشف التسلل (IDS) ضمن بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحديات المتعلقة بالبيانات الموزعة والخصوصية. تستخدم الدراسة ثلاث مجموعات بيانات متميزة—Edge-IIoTset (2022)، CIC-IoT2023، وTII-SSRC-23 (2023)—تختلف في أنواع الأجهزة، وتوزيعات الميزات، وطرق الهجوم. من خلال تقييم ثلاثة خوارزميات تجميع FL (FedAvg، FedProx، FedNova) جنبًا إلى جنب…
-
AECBench: معيار هرمي لتقييم المعرفة لنماذج اللغة الكبيرة في مجال AEC
2026 | المؤلف: Liang Chen وآخرون | المجلة: Advanced Engineering Informatics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية AECBench، وهو معيار مصمم لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ضمن قطاع الهندسة المعمارية والهندسة والبناء (AEC). مع الاعتراف بزيادة اعتماد LLMs في هذا المجال الحساس للسلامة، طور المؤلفون إطار تقييم معرفي من خمسة مستويات يشمل حفظ المعرفة، وفهم المعرفة، واستدلال المعرفة، وحساب المعرفة، وتطبيق المعرفة. يتضمن المعيار 23 مهمة مستمدة…
-
GC-Fed: التعلم الفيدرالي المركزي المتدرج مع مشاركة جزئية من العملاء
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث التعلم الفيدرالي المركزي المتدرج (GC-Fed)، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز أداء التعلم الفيدرالي (FL) في السيناريوهات التي تتميز بتنوع البيانات العالي والمشاركة الجزئية للعملاء. غالبًا ما تعتمد استراتيجيات التخفيف من الانجراف التقليدية على المراجع التاريخية، مثل التدرجات السابقة أو النماذج العالمية، مما يمكن أن يؤدي إلى تدريب غير مستقر عندما يشارك…
-
التعلم المتعدد الحالات الهندسي لتجزئة سرطان المعدة تحت إشراف ضعيف
2026 | المؤلف: Chenshen Huang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالتجزئة ذات الإشراف الضعيف للمناطق السرطانية في الصور الكاملة (WSIs) ضمن علم الأمراض الحاسوبي، وخاصة الاعتماد على التعليقات التوضيحية المكلفة على مستوى البكسل. تكافح الأطر الحالية للتعلم متعدد الحالات (MIL) لتوليد أقنعة تجزئة دقيقة لأنها تعتبر WSIs كـ ‘حقائب غير مرتبة من الرقع’، متجاهلة التركيب النسيجي الأساسي والأنماط المعمارية التي…
-
استرجاع الاستشعار عن بعد المعزز بالتوليد: ربط صور الاستشعار عن بعد والمعرفة الشاملة مع مجموعة بيانات متعددة الوسائط ونموذج توليد معزز بالاسترجاع
2026 | المؤلف: Congcong Wen وآخرون | المجلة: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستعرض هذه القسم التقدمات الأخيرة في نماذج الرؤية-اللغة (VLMs) وتطبيقاتها في مهام الاستشعار عن بعد مثل وصف الصور، وفهم المشاهد، والإجابة على الأسئلة البصرية (VQA). بينما تركز نماذج VLMs الحالية للاستشعار عن بعد بشكل أساسي على فهم المشاهد المغلقة والوصف العام، فإنها غالبًا ما تفتقر إلى دمج المعرفة الخارجية، مما يحد من قدرتها على إجراء…
-
البحث في آلية الاقتران بين شكل المساحات الخضراء وتأثير جزيرة الحرارة الحضرية استنادًا إلى التعلم الآلي: دراسة حالة لمدينة دالي، الصين
2026 | المؤلف: Jiansong Peng وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين شكل المساحات الخضراء وتأثير جزيرة الحرارة الحضرية (UHI) في مدينة دالي، باستخدام تحليل نمط الشكل المكاني وتقنيات التعلم الآلي. تشير النتائج الرئيسية إلى أن UHI مرتبط سلبًا بعوامل مثل الارتفاع، ومؤشر الفرق النباتي المعياري (NDVI)، وخصائص المساحات الخضراء المختلفة (النواة، الفرع، الجزيرة، والحافة)، بينما يرتبط إيجابيًا بمؤشر الفرق المبني المعياري…
-
نظرية الاضطراب متعددة الجسيمات مقابل نظرية الدالة الكثافة: معيار منهجي لفجوات النطاقات للمواد الصلبة
2026 | المؤلف: Max Großmann وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: المواد الإلكترونية والبصرية والمغناطيسية (Electronic, Optical and Magnetic Materials)في هذه الدراسة، يقوم المؤلفون بتقييم مختلف أساليب نظرية الاضطراب ذات الجسم المتعدد (MBPT) مقابل نظرية الوظائف الكثافة (DFT) للتنبؤ بفجوات النطاق للمواد الصلبة. يقومون بتقييم أربعة متغيرات GW بشكل منهجي: G0W0 باستخدام تقريب قطب البلازما Godby-Needs (G0W0-PPA)، وquasiparticle الكامل G0W0 (QPG0W0)، وquasiparticle الذاتي المتسق الكامل GW (QSGW)، وQSGW مع تصحيحات الرأس (QSGŴ). يتم مقارنة…