الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
نموذج الكشف والتعرف عن EEG للصرع يعتمد على آلية الانتباه المزدوج
2025 | المؤلف: Zhentao Huang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في مجال الأعصاب السريرية، يعد الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) أمرًا حيويًا لتسريع تشخيص الصرع وتعزيز رعاية المرضى. تقدم هذه الورقة نموذج دمج الميزات الزمانية والمكانية للكشف عن نوبات الصرع من EEG مع آلية انتباه مزدوج (STFFDA)، الذي يستفيد من تقنيات التعلم العميق لتفسير حالات الصرع مباشرة من بيانات…
-
شبكة كشف الأضرار للجداريات القديمة عبر دمج ميزات الحدود والمناطق متعددة المقاييس
2025 | المؤلف: Xiuhui Wu وآخرون | المجلة: npj Heritage Science | المجال: الحفظ (Conservation)في هذه الدراسة، يقدم المؤلفون نموذج دمج ميزات الحدود والمناطق متعدد المقاييس (MBRF) الذي يهدف إلى الكشف عن الأضرار في الجداريات القديمة. يعمل النموذج كشبكة من مرحلتين تتكون من مولد معلومات عالمي (GIG) ومولد معلومات تفصيلية (DIG). يتحمل GIG مسؤولية التقاط الميزات العالمية وتوقع خريطة قناع للمناطق المتضررة، بينما يستخدم DIG هذه الخريطة لتحديد المناطق…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة باستخدام تقنيات اختيار الميزات والتقنيات القياسية مع نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Rakibul Hasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول الدراسة التحدي المتزايد لاكتشاف البرمجيات الضارة في الأمن السيبراني من خلال تقييم آثار اختيار الميزات، وتوحيد الميزات، ونماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة على أداء الاكتشاف. باستخدام مجموعة بيانات تصنيف ثنائية تتكون من 11,598 عينة و139 ميزة، تجري الأبحاث تجارب مع ثلاث تقنيات لتوحيد الميزات (بدون توحيد، والتطبيع، وتوحيد الحد الأدنى والحد الأقصى) وثلاث طرق…
-
تعزيز تنقيب البيانات التعليمية لتوقع أداء الطلاب بشكل أفضل: دمج خوارزميات اختيار الميزات وتقنيات التصنيف مع تطور مجموعة الميزات الديناميكية
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)إن دمج التكنولوجيا في التعليم قد أدى إلى توليد بيانات واسعة، مما أدى إلى تقدم في تعدين البيانات التعليمية (EDM) بهدف تحسين نتائج التعلم. تقدم هذه الدراسة نموذج اختيار ميزات جديد، “تطور مجموعة الميزات الديناميكية لتحسين اختيار الميزات” (DE-FS)، الذي يجمع بين الطرق التقليدية مثل تحليل مصفوفة الارتباط، واكتساب المعلومات، واختبار كاي مع خرائط الحرارة…
-
تعزيز اكتشاف مرض باركنسون من خلال التعلم العميق القائم على الميزات باستخدام التشفير التلقائي والشبكات العصبية
2025 | المؤلف: P. Valarmathi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للكشف عن مرض باركنسون (PD) من خلال تحليل الموجات الصوتية، باستخدام تقنيات الشبكات العصبية العميقة المعتمدة على الميزات (FB-DNN). تؤكد الدراسة على أهمية التشخيص الدقيق وفي الوقت المناسب في تحسين نتائج المرضى وتقدم مشفرًا تلقائيًا لاستخراج الميزات بشكل فعال من البيانات الصوتية. حقق نموذج FB-DNN، المدرب على هذه البيانات المستخرجة،…
-
تعزيز اكتشاف التزييف العميق متعدد الأنماط من خلال دمج الميزات المحلية والعالمية ونماذج الانتشار
2025 | المؤلف: Muhammad Yaqoob Javed وآخرون | المجلة: Signal Image and Video Processing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن صعود التقنيات التوليدية المتطورة جعل من اكتشاف التزييف العميق تحديًا حاسمًا، خاصةً أن الطرق الحالية غالبًا ما تركز على تزامن حركة الشفاه باستخدام الميزات الصوتية والمرئية، بشكل أساسي من خلال استخراج الميزات المحلية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). يقدم هذا البحث إطارًا متعدد الوسائط محسّنًا يدمج بين الميزات المحلية والعالمية لتحسين اكتشاف التزييف العميق.…
-
تشخيص سرطان الثدي باستخدام MFF-HistoNet: شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية وشبكات التنسور الكمومية
2025 | المؤلف: Tariq Mahmood وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث شبكة دمج ميزات متعددة الأنماط جديدة لتشخيص الأمراض النسيجية (MFF-HistoNet) تهدف إلى تعزيز دقة وكفاءة تشخيص سرطان الثدي من خلال تقنية التشخيص المدعوم بالكمبيوتر (CAD). تحدد الدراسة القيود في الخوارزميات الحالية، مثل عدد المعلمات المرتفع والاستخراج غير الفعال للميزات العالمية، مما قد يؤدي إلى فقدان المعلومات. تدمج MFF-HistoNet شبكة عصبية تلافيفية (CNN)…
-
شبكة CNN محسّنة للميزات الهجينة لتوقع أمراض محصول الأرز
2025 | المؤلف: Sujith Vijayan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نهج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) هجينة محسّنة للتنبؤ بأمراض محصول الأرز، بهدف تعزيز دقة الكشف ومعالجة التحديات مثل الكفاءة الحسابية والتعميم. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين الحيتان الهجينة وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات التكيفية (WOA_APSO) لتحسين استخراج الميزات واختيارها، مما يسهل الكشف المبكر والتشخيص لأمراض المحاصيل. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً متفوقًا، حيث تحقق دقة تصل…
-
تحسين هجين باستخدام أساليب ميتاheuristic للكشف عن الأمراض غير المعدية وتشخيصها
2025 | المؤلف: Saleem Malik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث التحديات الحرجة في الكشف المبكر وإدارة الأمراض غير السارية (NCDs)، التي تفاقمت بسبب جائحة COVID-19. وتقترح إطارًا شاملاً يدمج تقنيات استخراج البيانات المتقدمة، واختيار الميزات، والتحسين الميتا-heuristic لتعزيز توقع الأمراض وعلاجها. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تقدم خوارزميتين هجينتين جديدتين: خوارزمية اختيار تقليل متعددة وراثية هرمية (H-GMRA) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات المعتمدة على…
-
دمج البيانات وهندسة الميزات لإدارة سلسلة التوريد: تعزيز اتخاذ القرار من خلال معالجة البيانات الموحدة
2025 | المؤلف: Manu Vallabh Mishra | المجلة: International Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)في سياق بيئة تعتمد بشكل متزايد على البيانات، تتناول هذه الورقة التحديات المتعلقة بدمج البيانات وهندسة الميزات ضمن إدارة سلسلة التوريد (SCM). يقترح المؤلفون إطار عمل شامل مصمم للتعامل بفعالية مع مصادر البيانات المتنوعة، بما في ذلك السجلات المعاملات، وتغذيات المستشعرات، ورؤى وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال استخدام تقنيات متقدمة مثل أنابيب ETL (استخراج، تحويل،…