الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: CNN-LSTM-Attention
-
CLASNet: إطار عمل يعتمد على الوعي بعبء الإدراك باستخدام CNN-LSTM-الانتباه لتوقع الطلب في سلسلة التوريد والتفاعل التكيفي بين الإنسان والكمبيوتر CLASNet: A Cognitive Load–Aware CNN-LSTM-Attention Framework for Supply Chain Demand Forecasting and Adaptive Human–Computer Interaction
2026 | المؤلف: Zheyu Li وآخرون | المجلة: Journal of Computer Science and Frontier Technologies | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الورقة CLASNet، وهو إطار عمل يعتمد على CNN-LSTM-Attention مدرك للحمل المعرفي مصمم لتحسين توقعات الطلب في سلسلة التوريد وتسهيل التفاعل التكيفي بين الإنسان والكمبيوتر. يختلف CLASNet عن نماذج التعلم العميق التقليدية التي تعطي الأولوية للدقة التنبؤية دون مراعاة القيود المعرفية البشرية، حيث يدمج بين توقع الطلب ونمذجة الحمل المعرفي في بنية متكاملة من البداية…