الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
إطار التعلم النشط بدون تدريب في علوم المواد باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Hongchen Wang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث إطار عمل جديد للتعلم النشط، يسمى LLM-AL، والذي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز كفاءة التجارب العلمية في علم المواد. تواجه نماذج التعلم الآلي التقليدية في التعلم النشط تحديات مثل قيود البداية الباردة والحاجة إلى هندسة ميزات محددة للمجال، مما يقيد قابليتها للتطبيق. بالمقابل، يستفيد LLM-AL من المعرفة المدربة مسبقًا والتمثيلات المعتمدة على…
-
الشبكات العصبية البيانية لاختيار مواقع السكن: الاتصال بنماذج اللوجيت الكلاسيكية
2026 | المؤلف: Zhanhong Cheng وآخرون | المجلة: Transportation Research Part B Methodological | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تقدم هذه القسم نهجًا جديدًا لنمذجة الاختيار المنفصل من خلال دمج الشبكات العصبية البيانية (GNNs) في تحليل خيارات الموقع السكني. لقد واجهت طرق التعلم العميق التقليدية صعوبة في نمذجة العلاقات بين بدائل الاختيار بشكل صريح، وهو جانب حاسم من نماذج الاختيار المنفصل الكلاسيكية. تعالج نماذج الاختيار المنفصل المعتمدة على GNN (GNN-DCMs) هذه القيود بفعالية من…
-
FEDONet: DeepONet المدمج بفورييه لتعلم المشغل بدقة طيفية
2026 | المؤلف: Arth Sojitra وآخرون | المجلة: Journal of Computational Physics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم تطوير وتقييم الشبكات العميقة المدمجة بفورييه (FEDONets)، وهي نوع متقدم من DeepONets مصممة لتعزيز تعلم المشغلين غير الخطيين، خاصة في سياق المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs). تكافح DeepONets التقليدية، التي تستخدم طبقات خطية متصلة بالكامل، لالتقاط الهياكل المكانية المعقدة لمختلف PDEs. من خلال دمج تضمينات فورييه في شبكة الجذع، تحسن FEDONets بشكل كبير…
-
تحليل الحساسية العالمية في الغابات العشوائية: كشف أهمية المتغيرات التوليدية
2026 | المؤلف: Giulia Vannucci وآخرون | المجلة: Statistical Methods & Applications | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه الورقة طريقة RF_GS-VI، وهي نهج جديد لأهمية المتغيرات في الغابات العشوائية يدمج مبادئ التحليل الحساس العالمي. على عكس مقاييس أهمية المتغيرات التقليدية التي تركز فقط على الصلة التنبؤية، تهدف RF_GS-VI إلى تحديد الميزات التي تؤثر هيكليًا على الاستجابة ضمن عملية توليد البيانات (DGP). يظهر المؤلفون من خلال دراسات المحاكاة أن RF_GS-VI تعطي الأولوية…
-
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…
-
الكشف المبكر والمراقبة لمتغير SARS-CoV-2 BA.3.2 — على مستوى العالم، نوفمبر 2024–فبراير 2026
2026 | المؤلف: Mila Shakya وآخرون | المجلة: MMWR Morbidity and Mortality Weekly Report | المجال: الأمراض المعدية (Infectious Diseases)تم تحديد متغير SARS-CoV-2 BA.3.2 لأول مرة في جنوب إفريقيا في 22 نوفمبر 2024، ويتميز بحوالي 70-75 استبدال وحذف في تسلسل جين بروتين السنبلة مقارنةً بمتغير JN.1 وسلالته LP.8.1، والتي هي المستضدات المستخدمة في لقاحات COVID-19 لعام 2025-26. تستخدم مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) استراتيجية مراقبة جينومية متعددة الوسائط لمراقبة ظهور وانتشار BA.3.2،…
-
تحسين توقعات الطاقة الشمسية والرياح باستخدام خوارزمية تحسين iHow وشبكات الانتباه متعددة المقاييس
2026 | المؤلف: Marwa Radwan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تتناول ورقة البحث التحديات الكبيرة في تطبيقات التعلم العميق لتوقع الطاقة المتجددة، وخاصة الأبعاد العالية لمساحات ميزات الإدخال والحساسية لإعدادات المعلمات الفائقة. للتغلب على هذه القضايا، يقترح المؤلفون إطار عمل هجين للتعلم العميق-التحسين يستخدم خوارزمية تحسين iHow الثنائية (biHOW) لاختيار الميزات ونظيرها المستمر، iHOW، لضبط المعلمات الفائقة. يستخدم هذا الإطار شبكة انتباه متعددة المقاييس (MSAN)…
-
إطار عمل تبايني للتكيف القائم على المتبقيات في حلول PDE العصبية وتعلم المشغل
2026 | المؤلف: Juan Diego Toscano وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون إطارًا تباينيًا لاستراتيجيات التكيف المعتمدة على المتبقي في التعلم الآلي العلمي، والتي كانت تقليديًا ذات طبيعة حدسية. من خلال استخدام تحويلات محدبة للمتبقي، يربط الإطار بين تحويلات مختلفة ووظائف هدف محددة، مثل استخدام أوزان أسية لتقليل الخطأ بشكل موحد وأوزان خطية لتقليل الخطأ التربيعي. يسمح هذا النهج باختيار توزيعات العينة…
-
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…
-
وكيل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: التطبيقات والتقييمات والاتجاهات المستقبلية
2026 | المؤلف: Lina Zhao وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تقدم هذه الورقة البحثية فحصًا شاملاً لتطور وتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدين على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في الرعاية الصحية. تسلط الضوء على أدوارهم في مجالات متنوعة، بما في ذلك التشخيص المساعد، دعم القرار السريري، توليد التقارير الطبية، التفاعل مع المرضى، إدارة الرعاية الصحية، والتعليم الطبي. يقوم المؤلفون بتحليل أطر التقييم الحالية، مع التركيز على…