الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نقل التعلم
-
تقدير العمر الجنائي للأسنان باستخدام التعلم العميق: نموذج xception المعدل لصور الأشعة السينية البانورامية
2025 | المؤلف: Ercüment Yılmaz وآخرون | المجلة: Forensic Science Medicine and Pathology | المجال: علم الآثار (Archeology)تقدم هذه الدراسة نهجًا مبتكرًا لتقدير العمر الجنائي باستخدام نماذج التعلم العميق المطبقة على صور الأشعة البانورامية (OPG)، مع التركيز بشكل خاص على التمييز بين الأفراد الذين تقل أعمارهم عن 12 عامًا وأولئك الذين تبلغ أعمارهم 12 عامًا أو أكثر. تم تحليل مجموعة بيانات تضم 1,941 مريضًا أطفالًا، تتراوح أعمارهم بين 5 إلى 15 عامًا،…
-
شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة من نوع إنسيبشن-إكسبشن لتصنيف واكتشاف أمراض النباتات بكفاءة
2025 | المؤلف: Wasswa Shafik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للنباتات في النظم البيئية والتحديات التي تطرحها آفات النباتات والأمراض، خاصة من حيث اكتشافها المبكر. غالبًا ما تكون التشخيصات التقليدية في المختبر مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يؤدي إلى زيادة ضغط النباتات وتهديدات الأمن الغذائي. لمعالجة هذه القضايا، تقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة (IX-CNN) مصممة لاكتشاف…
-
من الألعاب إلى الواقع: فعالية نقل المهارات من بيئة الألعاب التنافسية إلى السياقات القريبة والبعيدة
2025 | المؤلف: Yuchun Zhong وآخرون | المجلة: International Journal of Educational Technology in Higher Education | المجال: علم النفس النمائي والتربوي (Developmental and Educational Psychology)تستكشف هذه الدراسة قابلية نقل مهارات 4Cs—الإبداع، التفكير النقدي، التواصل، والتعاون—المكتسبة من خلال الألعاب التنافسية مقابل البيئات غير الألعاب. باستخدام تصميم تجريبي، تم تعيين 110 طالبًا جامعيًا عشوائيًا إما إلى لعبة رملية تنافسية (CSG) أو بيئة غير لعبة (NG) لتدريب المهارات. كشفت النتائج عن عدم وجود اختلافات كبيرة في نقل مهارات الإبداع، التفكير النقدي، والتواصل…
-
التعلم التآزري مع DeepONet متعدد المهام لحل مشكلات PDE بكفاءة
2025 | المؤلف: Varun Kumar وآخرون | المجلة: Neural Networks | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)يقدم القسم نظرة عامة على التعلم متعدد المهام (MTL) وتطبيقه على المشكلات التي تحكمها المعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs) في العلوم والهندسة. يعمل MTL كآلية نقل استقرائي تعزز أداء التعميم من خلال الاستفادة من المعلومات من مهام متعددة، مما يعالج التحديات مثل ندرة البيانات والتكيف الزائد في الشبكات العصبية. يقدم المؤلفون شبكة مشغل عميقة متعددة المهام…
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…
-
نهج متكامل للتعلم الفيدرالي مع التعلم الانتقالي لتصنيف وتشخيص أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: BMC Medical Imaging | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث نموذج تعلم عميق قائم على التعلم الفيدرالي لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي، مع معالجة قيود الطرق التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على التفسير اليدوي وتقنيات التعلم الآلي التقليدية. يستخدم النموذج المقترح بنية VGG16 المعدلة التي تم تحسينها لصور الرنين المغناطيسي للدماغ، مع دمج التعلم الفيدرالي لضمان خصوصية البيانات أثناء تدريب النموذج…
-
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…
-
استخدام التعلم العميق والتعلم الانتقالي للكشف الدقيق عن أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Sandeep Kumar Mathivanan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث الدراسة في تطبيق هياكل التعلم العميق للنقل لتصنيف أورام الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي (MRI). تقيم أربعة نماذج—ResNet152 و VGG19 و DenseNet169 و MobileNetv3—على مجموعة بيانات مأخوذة من كاجل، باستخدام تقنية التحقق المتقاطع بخمسة طيات وتقنيات تحسين الصور لمعالجة عدم توازن مجموعة البيانات عبر أربع فئات من الأورام: الغدة النخامية، الطبيعية، السحائية، والورم الدبقي.…
-
التعلم الانتقالي باستخدام الشبكات العصبية البيانية لتحسين توقع الخصائص الجزيئية في إعداد متعدد الدقة
2024 | المؤلف: David Buterez وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يحدد المؤلفون إطارهم المنهجي، بدءًا بمراجعة التعلم بالنقل ووصف رسمي لإعداد المشكلة. ثم يقدمون أساسيات الشبكات العصبية البيانية (GNNs)، موضحين كل من القراءة القياسية والتكيفية، إلى جانب هيكلية مشفر الرسوم البيانية المتغير الخاضع للإشراف المقترحة. كما يقدم المؤلفون استراتيجيات التعلم بالنقل المستخدمة في دراستهم، مع تسليط الضوء على آلية التعلم الشائعة ذات…
-
كشف أورام الدماغ من الصور والمقارنة مع طرق التعلم بالنقل وشبكة الأعصاب التلافيفية ذات الثلاث طبقات
2024 | المؤلف: Mohammad Zafer Khaliki وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث الدور الحاسم لصحة الدماغ واستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) لتشخيص أورام الدماغ، والتي تشمل الورم الدبقي، والورم السحائي، وأورام الغدة النخامية. تسلط الضوء على أهمية الذكاء الاصطناعي (AI) في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة الناتجة عن MRI، لا سيما من خلال تقنيات تصنيف الصور. تستخدم الدراسة نماذج مختلفة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)،…