الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نشر في الوقت الحقيقي
-
توقع النوبات القائم على EEG أحادي القناة باستخدام التعلم العميق Single-channel EEG-based seizure prediction using deep learning
2026 | المؤلف: Dabin Jang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا خفيف الوزن للتعلم العميق لتوقع النوبات باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي أحادي القناة، مع معالجة القيود التي تواجه الأساليب متعددة القنوات الحالية التي تعيق التطبيقات القابلة للارتداء والمنخفضة الطاقة. تم اشتقاق النموذج من بنية MobileNet المكونة من 37,985 معلمة، ويعالج طيف تحويل فورييه قصير المدى (STFT) وتم التحقق منه من خلال…
-
الرؤية الحاسوبية الجراحية لدعم اتخاذ القرار أثناء العملية: مراجعة شاملة حول مقاييس الأداء والاستعداد للنشر في الوقت الحقيقي Surgical computer vision for intraoperative decision-support: a scoping review on performance metrics and readiness for real-time deployment
2026 | المؤلف: Jayvee Buchanan وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Surgery | المجال: الجراحة (Surgery)تشير المراجعة حول تطبيقات رؤية الكمبيوتر الجراحية (CV) في الجراحة العامة إلى أن هذه التقنيات لا تزال في مراحلها الأولى من التطوير، حيث تتسم بتباين كبير في المقاييس المستخدمة للتقييم ونقص التكامل في الممارسة السريرية. تشمل الفجوات الرئيسية المحددة عدم كفاية التحقق الخارجي من أنظمة CV-AI، والتحديات في التقييم الفوري أثناء العملية، والتقارير غير المتسقة…
-
إطار الشبكة العصبية المتكامل لاكتشاف وتعرف الأجسام المتعددة باستخدام صور الطائرات بدون طيار Integrated neural network framework for multi-object detection and recognition using UAV imagery
2026 | المؤلف: Mohammed Alshehri وآخرون | المجلة: Frontiers in Neurorobotics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث إطار عمل شامل للتعلم العميق مصمم لتحليل المركبات بدقة من الصور الجوية، مع معالجة التحديات مثل أحجام المركبات الصغيرة، والاعتراضات، وظروف البيئة المتغيرة. يدمج خط الأنابيب المقترح عدة وحدات متقدمة: RetinexNet لمعالجة الإضاءة بشكل متسق، وHRNet للتجزئة الدلالية عالية الدقة، وYOLOv11 للكشف الدقيق عن المركبات، وDeep SORT لتتبع المركبات بشكل موثوق. بالإضافة إلى…
-
تحسين تصنيف أمراض النباتات باستخدام شبكة عصبية تلافيفية قائمة على الانتباه مع آلية الضغط والتحفيز Enhanced plant disease classification with attention-based convolutional neural network using squeeze and excitation mechanism
2026 | المؤلف: Karthikeyan Sivasubramanian وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث شبكة عصبية تلافيفية جديدة مع كتل هوية مدعومة بآلية ضغط وتحفيز (CNN-SEEIB) مصممة للتصنيف متعدد التسميات لأمراض النباتات. مع تزايد دمج التكنولوجيا في الزراعة من خلال الأجهزة الذكية والحوسبة الطرفية، يتناول النموذج المقترح التحديات الحالية في الدقة والحجم والسرعة المرتبطة بأساليب التصنيف الحالية. من خلال دمج آلية انتباه داخل كتل الهوية، يعزز…