يُعدّ موضوع واجهة الدماغ والحاسوب BCI (Brain Computer Interface) وخاصةً أنظمة التعرف على الإشارات الدماغية باستخدام التعلم العميق بعد توصيف هذه الإشارات عن طريق مخطط كهربائية الدماغ EEG (Electroencephalography) من المواضيع البحثية الهامة التي تثير ا
هتمام الكثير من الباحثين في الوقت الراهن, وتعد الشبكات العصبونية الالتفافية CNN (Convolutional Neural Nets) من أهم مصنفات التعلم العميق المستخدمة في عملية التعرف هذه، إلا أنه لم يتم بعد تحديد بارامترات هذا المصنف بشكل دقيق بحيث يعطي أعلى نسبة تعرف ممكنة وبأقل زمن تدريب وزمن تعرف ممكن.
يقترح هذا البحث نظام تعرف على إشارات EEG باستخدام شبكة CNN مع دراسة تأثير تغيير بارامترات هذه الشبكة على نسبة التعرف وزمني التدريب والتعرف على الإشارات الدماغية, وبالنتيجة تم الحصول بواسطة نظام التعرف المقترح على نسبة تعرف 76.38 %, وانقاص زمن تدريب المصنف (3 seconds) باستخدام النمط المكاني المشترك CSP (Common Spatial Pattern) في عملية المعالجة المسبقة لقاعدة البيانات IV2b, كما تم الوصول لنسبة تعرف 76.533 % من خلال إضافة طبقة للمصنف المقترح.
تعاني خدمة الطاقة الكهربائية في الجمهورية العربية السورية من العديد من الصعوبات الناتجة عن نقص الموارد (الفيول) بالإضافة إلى التخريب الذي تعرضت له العديد من مراكز التوليد من قبل المجموعات الإرهابية، ترافق ذلك مع حصار جائر تعرضت له بلدنا أدى إلى تخفيض
كميات وقود التشغيل الذي تزود به محطات التوليد, وقد تسبب كل ماسبق إلى تطبيق برامج التقنين في المحافظات وفقاً لاستهلاك تلك المحافظات ومراكز الإنتاج الموجودة فيها (مصانع، مراكز ضخ، مستشفيات وعدد السكان).
كما يتطلب التنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية معرفة كميات الاستهلاك اليومية وأوقات الاستهلاك وغيرها من العوامل المؤثرة والتي تشكل كميات كبيرة من البيانات [1]. ولا يزال التنبؤ الدقيق بالحمل الكهربائي يمثل مهمة صعبة بسبب العديد من المشاكل مثل الطابع غير الخطي للسلسلة الزمنية أو الأنماط الموسمية التي يعرضها، والتي تستغرق وقتاً كبيراً كما تؤثر على دقة الأداء في التنبؤ. يمكن تحسين العملية باستخدام شبكاتRNN . [2] بدايةً، تم تحديد الاستهلاك المثالي والمناسب للمنطقة ومقارنته مع الانتاج وإمكانية تمرير الفائض لعمليات احتياطية أخرى أو تزويد مراكز الانتاج بالفائض الذي يمكن الحصول عليه من خلال عملية التنبؤ السابقة.
كما تم استخدام الشبكات العصبية التكرارية RNN (Recurrent Neural Network) وهي عبارة عن سلاسل زمنية تعتمد على تسلسل البيانات وفقاً لدلائل زمنية وقدرتها على التنبؤ بالقيم المستقبلية اعتماداً على البيانات السابقة. ثم تم مقارنة أداء تلك الشبكات مع شبكات DNN (Dense Neural Network) للحصول على تنبؤ مستقبلي أمثل قابل لخدمة وزارة الكهرباء في الجمهورية العربية السورية وحل مشكلة التنبؤ بالحمل الكهربائي بالمقارنة مع الدراسات السابقة.
تم أيضاً اعتماد طريقة التقسيم المتتالي القائم على الوقت، والتي لها القدرة على العمل بصورة أعلى دقة بالنسبة للبيانات ذات العينات العشوائية. وبالنسبة لحالات انخفاض تنظيم البيانات الساعية لاستهلاك القدرة الكهربائية، يمكن لنا أخذ عينات لمجموعة من البيانات بالنسبة للزمن وأخذ 20 بالمئة من البيانات على سبيل المثال كعينات تدريب واختبار.
بناءً على قيم التنبؤ الناتجة عن هذه الدراسة يتم العمل على توزيع الطاقة الكهربائية بالشكل الأنسب وبما يتوافق مع أهمية الاستخدام الأعلى.
نقدم شبكتين نفعي نفعي للتنبؤ بتعقيد الكلمات والعبارات في السياق على نطاق مستمر.كلا النموذجين يستخدم كلا الكلمة والشخصيات إلى جانب ميزات معجمية كمدخلات.يعرض نظامنا نتائج معقولة مع ارتباط بيرسون من 0.7754 في المهمة ككل.نحن نسلط الضوء على قيود هذه الطري
قة في تقييم سياق النص المستهدف بشكل صحيح، واستكشاف فعالية كل من النظم عبر مجموعة من الأنواع.تم تقديم كلا النموذجين كجزء من LCP 2021، والذي يركز على تحديد الكلمات والعبارات المعقدة باعتبارها مهمة تعتمد على السياق، وهي مهمة قائمة على الانحدار.
تم الآن إنشاء أن نماذج اللغة العصبية الحديثة يمكن تدريبها بنجاح على لغات متعددة في وقت واحد دون تغييرات على الهندسة المعمارية الأساسية، وتوفير طريقة سهلة لتكييف مجموعة متنوعة من نماذج NLP لغات الموارد المنخفضة.ولكن ما نوع المعرفة المشتركة حقا بين الل
غات داخل هذه النماذج؟هل يؤدي التدريب المتعدد اللغات في الغالب إلى محاذاة مساحات التمثيل المعجمية أو هل تمكن أيضا تقاسم المعرفة النحوية بحتة؟في هذه الورقة، نشرج أشكال مختلفة من التحويل المتبادل والبحث عن عواملها الأكثر تحديدا، باستخدام مجموعة متنوعة من النماذج والمهام التحقيق.نجد أن تعريض LMS لدينا بلغة ذات صلة لا تؤدي دائما إلى زيادة المعرفة النحوية في اللغة المستهدفة، وأن الظروف المثلى للنقل الدلالي المعجمي قد لا تكون الأمثل للتحويل النحوي.
دفعت الشبكات العصبية العميقة باستمرار الأداء الحديث في معالجة اللغة الطبيعية ويعتبر نهج النمذجة في الواقع في حل مهام NLP المعقدة مثل الترجمة الآلية والتلخيص والرد على السؤال. على الرغم من الفعالية المثبتة للشبكات العصبية العميقة، فإن معرضهم هو سبب رئ
يسي للقلق. في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم أعمال البحث في تفسير مكونات الرواية الدقيقة لطراز الشبكة العصبية من وجهات نظر، ط) ترجمة التفسير الدقيقة، والثاني) تحليل السببية. السابق هو فئة من الأساليب لتحليل الخلايا العصبية فيما يتعلق بمفهوم اللغة المطلوب أو مهمة. تدرس الأخير دور الخلايا العصبية وميزات المدخلات في شرح القرارات التي اتخذها النموذج. سنناقش أيضا كيف يمكن لأساليب التفسير وتحليل السببية الاتصال بتثبيته بشكل أفضل لتنبؤ النموذج. أخيرا، سوف نسير إليك من خلال مجموعة أدوات مختلفة تسهل تحليل التفسير والسبابة الراسخة من النماذج العصبية.
نظرا لقوتها العظيمة في النمذجة البيانات غير الإقليدية مثل الرسوم البيانية أو الفتحات، فقد فتحت التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني (I.E.، Graph Newerations Nearials (GNNS)) باب جديد لحل مشاكل NLP ذات الصلة بالرسوم البيانية الصعبة. لقد شهدت زيادة ا
لمصالح في تطبيق التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني إلى NLP، وقد حققت نجاحا كبيرا في العديد من مهام NLP، بدءا من مهام التصنيف مثل تصنيف الجملة، ووضع العلامات الدلالية الدلالية واستخراج العلاقات، إلى مهام التوليد مثل الترجمة الآلية، والسؤال توليد وتلخيص. على الرغم من هذه النجاحات، لا تزال التعلم العميق على الرسوم البيانية ل NLP لا يزال العديد من التحديات، بما في ذلك تحويل بيانات تسلسل النص الأصلي تلقائيا إلى بيانات منظم بياني للغاية، والبيانات المعقدة النمذجة بشكل فعال تتضمن تعيين بين المدخلات المستندة إلى الرسم البياني وبيانات الإخراج غير المنظمة الأخرى تسلسل، الأشجار، وبيانات الرسم البياني مع أنواع متعددة في كل من العقد والحواف. سيتغطي هذا البرنامج التعليمي مواضيع ذات صلة ومثيرة للاهتمام على تطبيق التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني إلى NLP، بما في ذلك بناء الرسم البياني التلقائي ل NLP، وتمثيل الرسوم البياني تعلم النماذج القائمة على NLP، والمخططات المتقدمة GNN (على سبيل المثال، Graph2Seq و Graph2Tree و Graph2Graph) ل NLP تطبيقات GNNS في مهام NLP المختلفة (مثل الترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية، واستخراج المعلومات والتحليل الدلالي). بالإضافة إلى ذلك، سيتم تضمين جلسات التدريب العملي للتطبيق العملي لمساعدة الجمهور على زيادة الخبرة العملية في تطبيق GNNS لحل مشاكل NLP الصعبة باستخدام مكتبة المصدر المفتوحة التي تم تطويرها مؤخرا - Graph4NLP، أول مكتبة للباحثين والممارسين لسهولة الاستخدام من GNNS مهام NLP المختلفة.
إن ظهور التعلم العميق وتوافر مجموعات البيانات الكبيرة على نطاق واسع قد تسريع البحوث حول توليد اللغة الطبيعية مع التركيز على المهام الأحدث والنماذج الأفضل. مع تقدم سريع هذا، من الضروري تقييم مدى التقدم العلمي المحرز وتحديد المجالات / المكونات التي تحت
اج إلى تحسين. لإنجاز ذلك بطريقة تلقائية وموثوقة، اتبع مجتمع NLP بنشاط تطوير مقاييس التقييم التلقائي. خاصة في السنوات القليلة الماضية، كان هناك تركيز متزايد على مقاييس التقييم، مع العديد من الانتقادات للمقاييس والمقترحات الحالية لعدة مقاييس جديدة. يقدم هذا البرنامج التعليمي تطور مقاييس التقييم التلقائي إلى حالتها الحالية إلى جانب الاتجاهات الناشئة في هذا المجال من خلال معالجة الأسئلة التالية على وجه التحديد: (I) ما الذي يجعل تقييم NLG صعبة؟ (2) لماذا نحتاج إلى مقاييس التقييم التلقائي؟ (3) ما هي مقاييس التقييم التلقائية الحالية وكيف يمكن تنظيمها في تصنيف متماسك؟ (4) ما هي الانتقادات وأوجه القصور في المقاييس الموجودة؟ (5) ما هي الاتجاهات المستقبلية المحتملة للبحث؟
بات مرض كورونا من الأمراض التي تهدد حياتنا اليومية وذلك يعود إلى سرعة المرض الكبيرة وكانت الجهود كلها تصب في الحد من ذلك الانتشار الهائل للفيروس وذلك عن طريق التشخيص السريع للمرضى واتخاذ الاحتياطات اللازمة بعد ذلك.
هذا فرض علينا البحث عن أساليب مجدي
ة و سريعة لتشخيص المرض والحد من انتشاره والوصول إلى حلول تقنية مفيدة باستخدام التعلم العميق وذلك من خلال بناء نموذج يساعد على تصنيف الصور الشعاعية للمرضى هل هم أشخاص أصحاء أم مصابين وبالتالي القدرة على تشخيص المرض بشكل أسرع
لقد استخدمنا نموذج قائم على التعلم العميق وهو شبكة عصبية تلافيفة لمساعدة أخصائي الأشعة على تشخيص وتحديد الإصابة أو نفيها تلقائيا من الصور الشعاعية
وقد حقق النموذج دقة تصنيف مقدارها 96.46 في المئة
ونتيجة تفشي covid-19 بشكل هائل حول العالم وتزايد عدد الإصابات والوفيات بسببه كان له الأثر الكبير في ضرورة البحث عن أساليب سريعة لتشخيص covid-19.
فتم إيجاد الحلول التقنية الأمثلية باستخدام التعلم العميق من خلال بناء نموذج يساعد على استخلاص السمات الأ
مثلية من الصور الشعاعية والتي بدورها تدخل إلى مصنفات ويتم تصنيفها بشكل أسرع إلى أشخاص مصابة أم طبيعية.
وهذا يساعد في الحد من انتشاره عن طريق اتخاذ الإجراءات اللازمة مع الأشخاص المصابين وعزلهم عن الأشخاص الآخرين.
لقد استخدمنا نموذج CNN يساعد في استخلاص السمات من الصور الشعاعية الصدرية X-Ray ومن ثم إدخال تلك السمات إلى مصنفات لتشخيص المرض بحالتيه الإيجابية والسلبية والغاية من ذلك مساعدة المؤسسات الصحية في السرعة بتشخيص المرض واتخاذ التدابير اللازمة بعد ذلك.
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
