ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

يظهر هذا البحث تصميم متحكم عائم للتحكم بزاوية انحراف شفرات العنفة الريحية بهدف تحسين أداء العنفة الريحية و الحصول على أعظم استطاعة ممكنة و تقليل الضياعات الناتجة عن التسارع و التباطؤ في دوران العنفة الريحية و من ثم تحسين معامل كفاءة أداء العنفة الريح ية؛ و ذلك من خلال الإفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي و بصورة خاصة المنطق العائم، إذ إن المتحكم العائم يساعدنا على تجاوز نقاط الضعف في المتحكمات التقليدية التي تحتاج إلى نموذج رياضي معقد للمنظومة المتحكم بها. صمم متحكم عائم تناسبي تكاملي و قورِن بمحتكمٍ تقليدي تناسبي تكاملي لنظام عنفة ريحية ممثلة بتابع التحويل الواصف لهذه العنفة، ووضعت القواعد اللغوية للمتحكم و توابع الانتماء لإشارتي الخطأ و تراكم الخطأ باستخدام بيئة ماتلاب، و قورنت النتائج التي أظهرت استجابة فضلى عند استخدام المتحكم العائم.
جزء من بحث مقدم لنيل درجة الماجستير في علوم الويب لعام 2017 ، يتضمن التعريف بالذكاء التسويقي في دراسة نظرية موسعة ، وطريقة بناء نظام معتمد على الانترنت كمصدر للبيانات و منهجية المعالجة ونتائج تطبيقية .
تقرير صادر عن اليونسكو عن دور الذكاء الاصطناعي في الادماج والتعليم يناقش الحاجة إلى مسارات تحويلية لتذليل العقبات المتعددة لاستثمار الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم
المسؤولية الجنائية للذكاء الاصطناعي تتمثل أهمية هذه الدراسة في أهمية موضوعها الجديد والحيوي، وهو المسؤولية الجنائية الناتجة عن أخطاء الذكاء الاصطناعي في التشريع الإماراتي "دراسة مقارنة"، فعلى امتداد الخمسين سنة الماضية تضافرت الجهود العالمية في عدد من الميادين، كالفلسفة والقانون وعلم النفس وعلم المنطق والرياضيات، وعلم الأحياء وغيرها من العلوم، ومنذ سنوات بدأت هذه الجهود تحصد من ثمارها وظهرت إلى الوجود تطبيقات مذهلة للذكاء الاصطناعي، وهذا ما دفع دولة الإمارات العربية المتحدة لاستحداث وزارة للذكاء الاصطناعي وعلوم المستقبل، فهذه الخطوة تُضاف إلى سجل الإمارات الحافل بكل ما هو جديد في الثقافة والعلوم وغيرها من المجالات، فالإمارات سبّاقة في البحث وجلب أي أفكار جديدة أو عالمية وتطبيقها، والهدف من ذلك هو الارتقاء بالعمل الإداري. لأن اعتماد الإدارة على الذكاء الاصطناعي يساعدها على التكيف مع التغيرات المتلاحقة، ويساعدها أيضاً على مواجهة التحديات المتعددة والمختلفة، وبالتالي تحقيق الميزة التنافسية التي تسعى الإدارة إلى تحقيقها.
في السنوات الأخيرة نمت مشكلة تصنيف الكائنات في الصّور نتيجة لمتطلبات القطاع الصناعي.على الرّغم من تعدد التقنيات المستخدمة للمساعدة في عملية التصنيف SIFT Scale Invariant Feature Transforms، ORB Oriented Fast And Rotated Brief , SURF Speed Up Robust Features، إضافة لشبكات التعلم العميق Deep Learning Neural Network DNN والشبكات العصبونية الالتفافية Convolutional Neural Network CNN، فإن الأنظمة المقترحة لمعالجة هذه المشكلة تفتقر للحل الشّامل للصعوبات المتمثلة بوقت التّدريب الطّويل والذاكرة العائمة أثناء عملية التدريب، وانخفاض معدّل التصنيف. تعتبر الشبكات العصبونية الالتفافيةConvolutional Neural Networks (CNNs) من أكثر الخوارزميات استخداما لهذه المهمة، فقد كانت نموذجا حسابيا لتحليل البيانات الموجودة في الصور. تم اقتراح نموذج شبكة التفافية عميقة جديد لحل المشاكل المذكورة أعلاه. يهدف البحث إلى إظهار أداء نظام التّعرف باستخدام شبكاتCNNs على الذّاكرة المتاحة وزمن التدريب وذلك من خلال منهجة متغيرات مناسبة للشبكة العصبونية الالتفافية. قاعدة البيانات المستخدمة في هذا البحث هي CIFAR10 المكونة من60000 صورة ملونة تنتسب لعشرة أصناف، حيث أن كل 6000 صورة تكون لصنف من هذه الأصناف. يوجد 50000 صورة للتدريب و 10000 صورة للاختبار. حقق النموذج لدى اختباره على عينة من الصور المنتقاة من قاعدة البيانات CIFAR10 معدل تصنيف 98.87%.
انتشرت كلمة "البيانات الضخمة" في عام 2017 وأصبحت الأكثر شيوعًا في صناعة التكنولوجيا المتقدمة، حيث يستخدم التعلم الآلي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر لتحليل البيانات السابقة والتنبؤ بالبيانات المستقبلية على نطاق واسع في الأماكن المألوفة. ويمكن لغير المتخص صين في التعلم الآلي استخدامه أيضًا. ولدراسة الطريقة التحليلية للتعلم الآلي الإحصائي لا بد من التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وتصنيفه الرئيسي والتقنيات التحليلية المتضمنة والمتمثلة في التعلم الالي والتعلم العميق. لقد تطور التعلم الآلي بفضل بعض الاختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي . وهي ادراك كفاءة تعليم أجهزة الكمبيوتر اضافة الى اختراع الانترنت. ويبقى للشبكات العصبية دور مهم وضروري لتعليم أجهزة الكمبيوتر التفكير مثل البشر ، حيث تُستخدم هذه الشبكات البيانات التي يستطيعون الوصول إليها لاتخاذ القرارات. وتوجد العديد من الخوارزميات للتعرف على التعلم الالي ،وما نؤكد عليه في دراستنا إظهار طرق وتطبيقات التحليل الإحصائي الآلي ، مثل "تحليل الانحدار" و "شجرة القرارات" و "طريقة متوسط k" و"تحليل الرابطة"
مع زيادة الشبكات الاجتماعية ، بدأ الناس في مشاركة المعلومات عبر أنواع مختلفة من وسائل التواصل. في هذا العمل قمنا بالاستفادة من قصص الأطفال وتوظيفها لتعليم الاطفال وذلك عن طريق قراءة قصة لهم وتحويلها إلى نص ومعالجة النص باستخدام اللغات الطبيعية و استخراج المشاعر بشكل اتوماتيكي من هذه القصة و لتحقيق ذلك قمنا باستخدام عدة تقنيات و دمجها و قارنا بين نتائجها على عدد من القصص القصيرة المخصصة للأطفال حيث تم استخدام كل من التقنيات المختلفة غير الخاضعة للإشراف مثال Dictionary Basedأو خاضعة للإشراف كالشبكات العصبونية التي تعتمد على البيانات لتحليل المشاعر حيث استخدمنا مصنفات متعددة وهي Support Vector Machineوstochastic Gradient Descent و Decision Tree و Random ForestوNaïve BayesوK-Nearest NeighborوNearest Centroidكذلك استخدمنا الشبكات العصبونية العميقة كمثال الشبكات العصبونية التكرارية RNNو في النهاية تم التوصل إلى استنتاج المشاعر الصحيحة للقصة من خلال Dictionary Basedالتي اعطت افضل دقة ثم إظهار صورة التعبير الصحيح الذي يبين للطفل التعبير المراد إبداؤه عند سماع أحداث هذه القصةليتفاعل معه ويتعلم التعبير الصحيح
يهدف المشروع في المقام الأول إلى توظيف الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً مهارات برمجة شبكة عصبية حيث الشبكات العصبية بدورها هي شبكات مهتمة بالتدريب والتعلم من الخطأ ، وتوظيف هذا الخطأ لتحقيق أفضل النتائج. (CNN) على وجه الخصوص هي واحدة من أهم الشبكات العص بية التي تعالج مشاكل وقضايا التصنيف. وبالتالي فإن هذا المشروع يهدف إلى تصميم شبكة عصبية التفافية تصنف المركبات إلى عدة أنواع حيث سنقوم بتصميم الشبكة وتدريبها على قاعدة البيانات حيث أن قاعدة البيانات تتضمن صورًا لأنواع متعددة من المركبات وستقوم الشبكة بتصنيف كل صورة إلى نوعها ، بعد تعديل الصور وإجراء التغييرات المناسبة وتحويلها إلى اللون الرمادي واكتشاف الحواف والخطوط وبعد أن تصبح الصور جاهزة تبدأ عملية التدريب وبعد انتهاء عملية التدريب سنخرج بنتائج التصنيف وبعدها اختبار بمجموعة جديدة من الصور ومن اهم تطبيقات هذا المشروع الالتزام برصف السيارات والشاحنات والمركبات بشكل عام وكأن صورة تم ادخالها كسيارة لعينة السيارة وهي شاحنة ، على سبيل المثال ، سيعطي هذا خطأ حيث ستكتشف الشبكة ذلك من خلال فحصها وتصنيفها. كشاحنة ، نكتشف أن هناك انتهاكًا لقوانين الرصف
يأتي تلخيص الحوار مع تحديات خاصة به على عكس تلخيص الأخبار أو المقالات العلمية. في هذا العمل، نستكشف أربعة تحديات مختلفة لهذه المهمة: التعامل مع أجزاء من الحوار والتمييز بين المتحدثين المتعددين، وفهم النفي، والمنطق حول الوضع، وفهم اللغة غير الرسمية. باستخدام نموذج لغة متسلسل مدرب مسبقا، نستكشف محل استبدال اسم المتكلم، وإبراز نطاق النفي، والتعلم المتعدد المهام مع المهام ذات الصلة، وإحصاء البيانات داخل المجال.تظهر تجاربنا أن تقنياتنا المقترحة تحسن أداء الملخصات، وتتفوق على نظم أساسية قوية.
الهدف يهدف هذا البحث إلى وصف العديد من المجالات التي يمكن أن يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورًا في تطوير الطب الشخصي ومراقبة الأدوية، والتحولات التي أحدثها في مجال علم الأحياء والعلاج. كما تناول القيود التي يواجهها تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وقدم ا قتراحات لمزيد من البحث. المنهج لقد أجرينا مراجعة شاملة للبحوث والأوراق المتعلقة بدور الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي وفحص الأدوية، وقمنا بتصفية قائمة الأعمال لتلك المتعلقة بهذه المراجعة. النتائج يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا مهمًا في تطوير الأدوية الشخصية ومراقبة الأدوية في جميع المراحل السريرية المتعلقة بتطوير وتنفيذ منتجات صحية مخصصة جديدة، بدءًا من إيجاد الأدوية المناسبة لاختبار فائدتها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للخبرة في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أن تلعب دورًا خاصًا في هذا الصدد. المناقشة ستعتمد قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز عملية اتخاذ القرار في الطب الشخصي وفحص الأدوية إلى حد كبير على دقة الاختبارات ذات الصلة والطرق التي يتم بها تخزين البيانات المنتجة وتجميعها والوصول إليها ودمجها في النهاية. النتائج كشفت مراجعة الأدبيات ذات الصلة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز عملية صنع القرار في مجال الطب الشخصي وفحص الأدوية من خلال تحسين طرق تجميع البيانات المنتجة والوصول إليها ودمجها في النهاية. تتمثل إحدى العقبات الرئيسية في هذا المجال في أن معظم المستشفيات ومراكز الرعاية الصحية لا تستخدم حلول الذكاء الاصطناعي ، بسبب افتقار المتخصصين في الرعاية الصحية إلى الخبرة اللازمة لبناء نماذج ناجحة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ودمجها مع سير العمل السريري.

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا