يتم تعريف مهمة الكشف عن الفقاعات السامة (TSD) على أنها تسليط الضوء على يمتد يمتد النص السام.تم إجراء العديد من الأعمال لتصنيف تعليق أو وثيقة معينة على أنها سامة أو غير سامة.ومع ذلك، لا تعمل أي من هذه النماذج المقترحة على مستوى الرمز المميز.في هذه الو
رقة، نقترح وحدة متكررة ثنائية الاهتمام بالانتباه (BIGRU) مع تمثيل متعدد التضمين للرموز.يثري نموذجنا المقترح التمثيل بمزيج من GPT-2، قفاز، و Aroperta Ageddings، مما أدى إلى نتائج واعدة.تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا المقترح فعال للغاية في الكشف عن الرموز المميزة.
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل تأثير الدقة المكانية لنقاط الضبط على الدقة الهندسية لتصحيح المرئيات، حيث تم إجراء اختبارات على نفس المرئية (IKONOS) و ذلك بتطبيق تحويلات كثيرة الحدود باستخدام مجموعات من نقاط الضبط لكل منها دقة مطلقة مختلفة عن الأخرى. تم اس
تقراء هذه المجموعات من مخطط طبوغرافي مقياسه 1/1000 و من مرئية فضائية من النوع MOMS مرجعة دقة تمييزها المكانية 2m كما تم تحديد إحداثياتها من خلال رفع باستخدام مستقبل GPS. و قد بيّنت نتائج الدراسة أنه يمكن الحصول على أدق تصحيح هندسي باستخدام نقاط ضبط دقتها المكانية من فئة دقة التمييز المكانية للمرئية. كما بيّنت أن استخدام نقاط ضبط أكثر دقة لن يكون ذا فائدة في رفع الدقة الهندسية لتصحيح المرئية و ذلك لأن قياس هذه النقاط على المرئية سيواجه مشكلة وضوحها على المرئية و هي مسألة ترتبط بدقة تمييز هذه المرئية.
يقدم هذا البحث تقنية جديدة لاستخلاص الميزات من قزحية العين ضمن نظام التعرف
على الأشخاص باستخدام صورة قزحية العين المأخوذة في بيئات غير مثالية، و بالتحديد
الصور المأخوذة بكاميرا تصنع زاوية مع القزحية، أو إصطلاحاً (off-angle iris)
و هي الحالة الشائعة لصور القزحية.
إن استخلاص المعلومات هي مهمة العثور على المعلومات المنظمة من نص غير
منظم أو نص شبه منظم و هي مهمة هامة في التنقيب بالنصوص و قد تمت دراستها
على نطاق واسع في الأوساط البحثية المختلفة بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية،
و استرجاع المعلومات و التنقيب عل
ى شبكة الإنترنت إضافة إلى مجموعة واسعة من
التطبيقات في مجالات التنقيب في الطب الحيوي و الذكاء التجاري.
هناك مهمتين أساسيتين لاستخلاص المعلومات و هما التعرف على الكيان
و استخلاص العلاقة، المهمة الأولى تشير إلى العثور على الكيانات ذات العلاقة مثل
الأشخاص و أسماء الشركات و المواقع ، و المهمة الأخرى تشير إلى العثور على
العلاقات الدلالية بين هذه الكيانات.
في هذا البحث ، تم اقتراح طريقة جديدة منخفضة التكلفة للتعرف على لوحات ترخيص المركبات (LPR) والتي يمكن استخدامها بسهولة في لوحات أخرى.
تم استخدام تقنية تجزئة LP جديدة مع ثلاث مجموعات من نواقل الميزات مع مطابقة القالب لتشكيل الوحدتين الرئيسيتين: وحدة
توطين لوحة الترخيص ووحدة LPR.
تم اختبار هذه الطريقة على أكثر من 238 صورة مركبة مأخوذة من مشاهد مختلفة بخطوط وخلفيات مختلفة من دولتين عربيتين. كانت دقة التجزئة للنظام المنفذ 97.5٪ مع دقة التعرف على 99٪ للصور المشوهة إلى حد ما. يوضح النموذج المقدم أنه على الرغم من التأثير السلبي للظلال والشقوق والأوساخ وفصل الشخصيات ، أظهر النظام معدل نجاح إجمالي بنسبة 92٪ في توطين الألواح و 95٪ لتجزئة اللوحات و 92٪ للتعرف على البلد والمدينة و 99 ٪ لتجزئة الرقم والتمييز.
أدى الجمع بين جميع المعدلات إلى دقة نظام كلية بلغت 93٪. مقارنة بالعديد من أنظمة LPR المتطورة ، يستخدم هذا النظام المطور حديثًا 3 مجموعات تدريب صغيرة تقلل من أوقات تشغيل الحل المقترح إلى أقل من 5 ثوانٍ باستخدام MATLAB R2008A الذي يعمل على Compaq 8510W مع ذاكرة وصول عشوائي (RAM) 4 جيجا. النتائج قابلة للمقارنة ، وفي بعض الحالات تكون أفضل مع ظروف مقيدة مثل مكان الانحراف وحجم اللوحة والإضاءة والخلفية.
يتناول هذا البحث ما دخل في علم التفسير وليس منه مما كان مشتبهاً، و هو الذي عرفه العلماء باسم الدخيل، و كيف نميز بينه و بين الأصيل المستكمل للشروط الموضوعية التي وضعها علماء هذا الفن، كما يذكر بعض الأمثلة لأصناف الدخيل بشكل موجز، سواء كان التفسير لكتا
ب الله تعالى من قبيل الرأي أو من قبيل الرواية، و يبين الخطوط العريضة لتمييز هذا النوع الخطر من الخطأ الذي تسرب إلى كتاب الله تعالى سواء كان بقصد أم بغير قصد.
