رقمنة ومعلوميات
تُتيح لك هذه النافذة المتخصصة؛ كلَّ ما يجدُّ من مقالات ودراسات وكتب وترجمات في مجال الرقمنة والمعلوميات وعلوم التكنولوجيا.
يتم إمداد هذه النافذة بكل ما يجدُّ من مواد وبحوث في هذا التخصص المهم.

-
“CLINIQA”: نظام الإجابة عن الأسئلة السريرية المعتمد على الأدلة
في خضم التحولات المتسارعة في مجال المعلومات الطبية والصحة الإلكترونية، برزت الحاجة إلى أدوات ذكية قادرة على دعم الأطباء والممارسين…
أكمل القراءة » -
نماذج “Gopher” و”Gemini”: الريادة في فهم اللغة الطبيعية
شهدت السنوات الأخيرة تطورا ملحوظا في مجال نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models – LLMs)، حيث أصبحت هذه النماذج قادرة…
أكمل القراءة » -
نماذج الإجابة على الأسئلة المستندة إلى “SQuAD”
في عام 2016، قدّم باحثو جامعة ستانفورد، بقيادة برناف راجبوركار وآخرين، مجموعة بيانات جديدة تُعرف باسم “مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة…
أكمل القراءة » -
نظام “START” للإجابة على الأسئلة: رائد الفهم اللغوي الطبيعي في نظم المعلومات
في عالم الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، يُعتبر نظام START (SynTactic Analysis using Reversible Transformations) من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)…
أكمل القراءة » -
نماذج “GPT”: ثورة في أنظمة الإجابة على الأسئلة باستخدام الذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، شهدت تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تطورا هائلا، خاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT…
أكمل القراءة » -
أداة “DeBERTa”: أقوى أنظمة الإجابة على الأسئلة بالذكاء الاصطناعي
تُعد أنظمة الإجابة على الأسئلة (QA) من Microsoft Research، المبنية على نماذج Turing-NLR وDeBERTa، من أبرز الابتكارات في مجال معالجة…
أكمل القراءة » -
“AllenNLP” للإجابة على الأسئلة: أدوات مفتوحة المصدر لبناء أنظمة إجابة فعالة
في ظل التوسع المتسارع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، أصبحت الحاجة ملحّة لتطوير أنظمة قادرة على فهم النصوص…
أكمل القراءة » -
نظام “BERT-Google” للإجابة عن الأسئلة: نقلة نوعية في فهم اللغة
في عصر تتزايد فيه المعلومات بشكل هائل، أصبح من الضروري تطوير أنظمة قادرة على فهم واستيعاب الأسئلة المطروحة بلغة طبيعية…
أكمل القراءة » -
“BioASQ”: منصة للإجابة عن الأسئلة في الطب والعلوم الحيوية
في عصر تتزايد فيه المعلومات الطبية والبيولوجية بوتيرة متسارعة، برزت الحاجة إلى أنظمة قادرة على استخراج المعرفة الدقيقة والموثوقة من…
أكمل القراءة » -
“EAGLi”: نظام ذكي للإجابة عن الأسئلة في الطب والجينوم
في ظل التزايد الهائل للأبحاث في مجالات الجينوم والطب الحيوي، أصبح من الضروري وجود أدوات قادرة على استخلاص المعلومات الدقيقة…
أكمل القراءة » -
نظام “Watson” للإجابة عن الأسئلة: ثورة “IBM” في الذكاء الاصطناعي
يُعد نظام “Watson” من “IBM” من أبرز الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تم تطويره للإجابة على الأسئلة المطروحة بلغة…
أكمل القراءة » -
“قانون مور” المعدّل: خطوات حثيثة نحو الذكاء الاصطناعي العام
على مدى عقود، خدم قانون مور (Moore’s Law) كمرشد تقني لمهندسي وادي السيليكون، مشيرا إلى أن عدد الترانزستورات في المعالجات…
أكمل القراءة » -
تمثيل المعرفة: البنية الرمزية للذكاء الاصطناعي وأفق التنظيم المعرفي
“تمثيل المعرفة” (Knowledge Representation)؛ هو أحد الركائز الأساسية في هندسة الذكاء الاصطناعي، إذ يهدف إلى بناء نماذج معرفية تمكن الأنظمة…
أكمل القراءة » -
التحكم الذكي في المستقبل: التخطيط الآلي بين النظرية والتطبيق
في قلب الأنظمة الذكية الحديثة، يبرز مفهوم “التخطيط الآلي” (Automated Planning) بوصفه أحد الركائز الأساسية في مجال الذكاء الاصطناعي المعرفي.…
أكمل القراءة » -
التمثيلات السببية البصرية: نحو تمكين الآلة من فهم المنطق بين السبب والنتيجة بصريا
في قلب مساعي الذكاء الاصطناعي المعرفي تكمن قدرة الآلة على فهم السبب والنتيجة—ليس فقط من النصوص أو المعادلات، بل من…
أكمل القراءة »