الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…
-
الموجات فوق الصوتية المركزة عبر الجمجمة إلى V5 تعزز واجهة الدماغ-الكمبيوتر للحركة البصرية البشرية من خلال تعديل الانتباه القائم على الميزات
2024 | المؤلف: Joshua Kosnoff وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في ال، تبحث الدراسة في تأثيرات الموجات فوق الصوتية المركزة عبر الجمجمة (tFUS) على الاتصالات القشرية، مع التركيز على المسارات الظهرية والبطنية المعنية في معالجة المعلومات البصرية. باستخدام معامل ارتباط بيرسون المطلق ($r$)، قام الباحثون بتحليل الاتصالات تحت أربع ظروف عبر نطاقات تردد ثيتا وألفا. تكشف النتائج عن انخفاض كبير في الارتباط بين مناطق V5…
-
التعرف على الاكتئاب باستخدام نموذج تدريب مسبق قائم على الصوت
2024 | المؤلف: Xiangsheng Huang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث نهجًا مبتكرًا لفحص الاكتئاب المبكر من خلال تحليل بيانات الصوت، مع معالجة تحدي حجم مجموعة البيانات المحدودة. باستخدام نموذج wav2vec 2.0 كمستخرج للميزات، يلتقط الدراسة بفعالية ميزات صوتية عالية الجودة من الصوت الخام. يتم استخدام شبكة ضبط صغيرة للتصنيف، مما يؤدي إلى نتائج مثيرة للإعجاب على مجموعة بيانات DAIC-WOZ، مع دقة تصنيف ثنائية…
-
ASF-YOLO: نموذج YOLO جديد مع دمج تسلسل المقياس الانتباهي لتجزئة حالات الخلايا
2024 | المؤلف: Ming Kang وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون تطوير نموذج ASF-YOLO، وهو إطار متقدم لتجزئة الكائنات مصمم لتحليل صور الخلايا. يدمج هذا النموذج دمج الميزات المكانية والقياسية لتعزيز الكشف والتجزئة للأشياء الصغيرة والكثيفة في صور الخلايا. تشمل الابتكارات الرئيسية تقديم وحدات SSFF (دمج الميزات المكانية والقياسية) وTFE (تعزيز الميزات الزمنية)، والتي تحسن بشكل كبير أداء التجزئة متعددة المقاييس.…
-
تحسين اكتشاف اكتئاب الكلام باستخدام التعلم الانتقالي مع wav2vec 2.0 في البيئات ذات الموارد المنخفضة
2024 | المؤلف: Xu Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تتناول البحث تحدي اكتشاف الاكتئاب من خلال تحليل الكلام، وهي مهمة تعيقها نقص البيانات المعلّمة. للتخفيف من هذه المشكلة، يقترح المؤلفون نهج التعلم بالنقل الذي يستخدم نموذج wav2vec 2.0، ويقومون بضبطه لاستخراج الميزات المتعلقة بالاكتئاب. من خلال استخدام مزيج من هياكل 1D-CNN وتجميع الانتباه، يعزز النموذج قدرته على التقاط العلاقات الزمنية في بيانات الصوت. كما…
-
تصنيف عبء العمل العقلي باستخدام الاتصال الدماغي والتعلم الآلي على بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي
2024 | المؤلف: Mohammadreza Safari وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم من ورقة البحث تقييم عبء العمل العقلي (MWL) باستخدام بيانات EEG، مع التأكيد على أهميته عبر مجالات مختلفة مثل تصميم الأنظمة والطب السريري. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد يستفيد من الاتصال الفعال بين الدماغ لاستخراج الميزات، ويستخدم خوارزمية اختيار ميزات هرمية، ويستعين بنماذج التعلم الآلي لتصنيف MWL. باستخدام مجموعة بيانات عبء العمل…
-
نموذج GRU–CNN لاكتشاف الانتباه السمعي باستخدام تحليل الحالة الدقيقة وتحليل التكرار
2024 | المؤلف: MohammadReza EskandariNasab وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في الكشف عن الانتباه السمعي (AAD) من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) متعددة القنوات، مع التركيز على كيفية تركيز المستمعين على متحدث مستهدف وسط متحدثين متنافسين. تستخدم الدراسة تحليلات الحالة الدقيقة وتحليل تكرار الكوانتيشن لاستخراج ميزات ديناميكية تعكس تغييرات حالة الدماغ أثناء المهام المعرفية. يتم تحديد مجموعة ميزات محسّنة من…
-
الكشف عن أمراض أوراق الطماطم بناءً على آلية الانتباه ودمج الميزات متعددة المقاييس
2024 | المؤلف: Yong Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة محسّنة لاكتشاف أمراض أوراق الطماطم في البيئات الطبيعية المعقدة، مع معالجة التحديات مثل الإضاءة المتغيرة وأحجام الآفات الصغيرة. تدمج الطريقة المقترحة وحدة انتباه الكتلة التلافيفية (CBAM) في نموذج YOLOv6 لتحسين استخراج ميزات المرض مع التخفيف من التداخل البيئي. بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم وحدة دمج الميزات العامة المعاد برمجتها متعددة…
-
دراسة حول التعرف على التعبيرات بناءً على شبكة mobilenetV2 المحسّنة
2024 | المؤلف: Qiming Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم هذه الورقة نسخة محسنة من شبكة MobileNetV2 العصبية، تُسمى I-MobileNetV2، تهدف إلى معالجة قيود الشبكات العميقة التلافيفية الحالية، لا سيما في سياق التعرف على مشاعر الوجه. يحتفظ النموذج المقترح بخصائص التلافيف العميقة القابلة للفصل من MobileNetV2، مما يقلل من المتطلبات الحاسوبية مع الحفاظ على هيكل خفيف الوزن. تشمل الابتكارات الرئيسية آلية دمج عكسية للحفاظ…
-
AttGRU-HMSI: تعزيز تشخيص أمراض القلب باستخدام نهج التعلم العميق الهجين
2024 | المؤلف: G. M. Narasimha Rao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لمرض القلب، وهو سبب رئيسي للوفيات على مستوى العالم، مع التأكيد على أهمية الكشف المبكر لتحسين نتائج المرضى. تقترح خوارزمية تعلم عميق هجينة مصممة لاكتشاف مرض القلب ضمن أطر البيانات الكبيرة، باستخدام Apache Hadoop بشكل خاص. تبدأ المنهجية بتقنية تحسين التجميع k-means (IKC) لإزالة القيم الشاذة من مجموعة بيانات طبية…
