الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
تحليل المشاعر متعدد الأنماط بناءً على دمج الميزات متعددة الطبقات والتعلم متعدد المهام
2025 | المؤلف: Yujian Cai وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التطورات في تحليل المشاعر متعدد الوسائط (MSA)، الذي يدمج بين وسائط مختلفة—مثل النص، تعبيرات الوجه، والكلام—لتحسين توقع المشاعر البشرية. تشمل التحديات الرئيسية في MSA استخراج المعلومات العاطفية بفعالية من الوسائط الفردية، وضمان توقعات مستقرة على الرغم من التناقضات عبر الوسائط، والحفاظ على دقة عالية حتى عندما تكون البيانات غير مكتملة. غالبًا ما…
-
شبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) لتصنيف مشاهد الصور في الاستشعار عن بُعد
2025 | المؤلف: Ahmed Gomaa وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)تقدم ورقة البحث شبكة جديدة تُعرف بشبكة الانتباه القنوي المتبقي (RCA) تهدف إلى تحسين تصنيف مشاهد الصور عالية الدقة في الاستشعار عن بعد (HRRS). تواجه الشبكات العصبية التقليدية (CNNs) تحديات في التقاط العلاقات الدلالية المعقدة والاعتمادات بعيدة المدى في صور HRRS، التي غالبًا ما تظهر تباينًا كبيرًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. تعالج شبكة RCA…
-
تطوير نموذج تنبؤي لمدد الحالات الجراحية باستخدام نهج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Jung‐Bin Park وآخرون | المجلة: Journal of Medical Systems | المجال: خدمات الطوارئ الطبية (Emergency Medical Services)تركز الدراسة على تحسين استخدام غرفة العمليات (OR) من خلال تعزيز دقة توقعات مدة الحالات الجراحية من خلال تطوير نماذج غابة عشوائية مخصصة لأقسام جراحية معينة. من خلال استخدام مجموعة بيانات شاملة ومقارنة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة – بما في ذلك غابة عشوائية، XGBoost، الانحدار الخطي، LightGBM، و CatBoost – قام الباحثون بتقييم أداء النموذج…
-
نموذج هجين من CNN-Bi-LSTM مع دمج الميزات للكشف الدقيق عن نوبات الصرع
2025 | المؤلف: Xiaoshuai Cao وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول الأبحاث الحاجة الملحة لطرق فعالة لاكتشاف النوبات في إدارة الصرع، مقترحة نهج هجين جديد للتعلم العميق يدمج دمج الميزات من أجل دقة محسنة. تستخدم المنهجية تحويل الموجات المتقطعة (DWT) لتفكيك إشارات EEG على خمسة مستويات، مستخرجة ميزات الوقت-التردد وغير الخطية. لتحسين اختيار الميزات، يتم استخدام آلة الدعم المتجهة-إزالة الميزات التكرارية (SVM-RFE)، تليها التصنيف باستخدام…
-
تحليل الذكاء لكفاءة توصيل جزيئات الأدوية إلى مواقع الأورام السرطانية باستخدام نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Wael A. Mahdi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تستكشف هذه الدراسة تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بتوزيع الجزيئات النانوية في مختلف الأعضاء، باستخدام مجموعة بيانات تركز على سلوك الجزيئات النانوية في علاج السرطان. تشمل مجموعة البيانات متغيرات فئوية ورقمية تتعلق بخصائص الجزيئات النانوية، تستهدف بشكل خاص توزيعها في أعضاء مثل الورم، القلب، الكبد، الطحال، الرئة، والكلى. لمعالجة الطبيعة المعقدة وغير الخطية للبيانات…
-
نموذج RFE-GRU جديد لتصنيف مرض السكري باستخدام مجموعة بيانات PIMA الهندية
2025 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…
-
كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع
2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…
-
التعلم الفيدرالي تحت الهجوم: كشف الثغرات من خلال هجمات تسميم البيانات في الشبكات الحاسوبية
2025 | المؤلف: Ehsan Nowroozi وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Network and Service Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر هذا القسم نظرة عامة على نقاط الضعف في أنظمة التعلم الفيدرالي (FL) تجاه هجمات تسميم البيانات، مع التركيز بشكل خاص على قلب العلامات (LF)، وتسميم الميزات (FP)، وهجمات VagueGAN. تم اختبار هذه الهجمات على نماذج FL باستخدام مجموعات بيانات CIC و UNSW، حيث تضمنت LF تعديل عشوائي لعلامات البيانات الحميدة، و FP استهداف الميزات…
-
DSIA U-Net: تفاعل عميق ضحل مع آلية الانتباه UNet لصور الأقمار الصناعية للاستشعار عن بعد
2025 | المؤلف: Naga Surekha Jonnala وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بالتجزئة الدلالية في صور الاستشعار عن بعد عالية الدقة، وخاصة عدم كفاءة النماذج الخفيفة الحالية التي غالبًا ما تفشل في الاستفادة الفعالة من المعلومات الهيكلية السطحية والتقاط التفاصيل السياقية العالمية. لمعالجة هذه القيود، يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يدمج آلية تفاعل عميق-سطحي مع وحدة انتباه، مصممة خصيصًا لتعزيز تجزئة المسطحات المائية.…
-
نموذج توقع مرض القلب باستخدام اختيار الميزات والتعلم العميق الجماعي مع وزن محسن
2025 | المؤلف: Iman S. Al-Mahdi وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذج هجين جديد لتوقع أمراض القلب يعالج بفعالية التعقيدات المرتبطة بالبيانات الطبية عالية الأبعاد. غالبًا ما تكافح طرق التوقع التقليدية مع الميزات غير ذات الصلة وتكاليف الحوسبة العالية، مما يؤدي إلى مشكلات مثل الإفراط في التكيف وسوء التعميم. للتغلب على هذه التحديات، يدمج النموذج المقترح اختيار الميزات عبر خوارزمية جينية (GA) ويستخدم…