ARTIFICIAL NEURAL Meaning in Arabic - translations and usage examples

• العصبية الاصطناعية
• عصبية اصطناعية

Examples of using Artificial neural in English and their translations into Arabic

By an artificial neural network.
بواسطة شبكة عصبية اصطناعية

Estimating the number of neurons and number of layers of an artificial neural network.
تقدير عدد الخلايا العصبية وعدد طبقات الشبكة العصبية الاصطناعية

One classical type of artificial neural network is the recurrent Hopfield network.
النوع الكلاسيكي للشبكة العصبية الاصطناعية هو شبكة(هوبفيلد) المتكرِرة

For the automatic detection of large deformation events he used so-called artificial neural networks.
للكشف التلقائي عن أحداث التشوه الكبيرة استخدم ما يسمى الشبكات العصبية الاصطناعية

How to train an artificial neural network to play Diablo 2 using visual input?
كيفية تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية للعب ديابلو 2 باستخدام المدخلات البصرية؟?

The voice of Amazon Alexa is generated by a long short-term memory artificial neural network.[61][62][63].
يتم إنشاء صوت امازون اليكسا بواسطة شبكة عصبية اصطناعية طويلة المدى للذاكرة.[1][2][3

I will show you an artificial neural network that we have built recently, doing exactly that.
سأريكم شبكة عصبية اصطناعية قمنا ببنائها مؤخراً، بنفس الأسلوب تماماً

Reactive plans can be expressed also by connectionist networks like artificial neural networks or free-flow hierarchies.
يمكن التعبير عن الخطط التفاعلية أيضًا عن طريق الشبكات التصالحية مثل الشبكات العصبية الاصطناعية أو التسلسل الهرمي للتدفق الحر

Geostatistical models and artificial neural network techniques were used in the temporal and spatial evaluation of evapotranspiration in Cuba.
واستُخدمت نماذج جيولوجية إحصائية وتقنيات شبكات عصبية اصطناعية في التقييم المكاني-الزماني للبخر والارتشاح في كوبا

Neural machine translation(NMT) is an approach to machine translation that uses a large artificial neural network to predict the likelihood of a sequence of words.
الترجمة الآلية العصبية هي طريقة للترجمة الآلية تستخدم شبكة عصبية اصطناعية كبيرة لتوقع باحتمال وجود كلمات متتالية

Artificial neural networks already run our internet search engines, digital assistants, self-driving cars, Wall Street trading algorithms, and smart phones.
الشبكات العصبية الاصطناعية تدير بالفعل محركات البحث في الإنترنت، والمساعدين الرقميين، والسيارات ذاتية القيادة، وخوارزميات وول استريت التجارية، والهواتف الذكية

Neural networks can be used in different fields. The tasks to which artificial neural networks are applied tend to fall within the following broad categories.
يمكن استخدام الشبكات العصبية في مجالات مختلفة. المهام التي يتم تطبيقها على الشبكات العصبية الاصطناعية تميل إلى أن تندرج ضمن الفئات الواسعة التالية

Artificial neural networks(ANN) is subfield of the research area machine learning. Work on ANNs has been somewhat inspired by knowledge of neural computation.
الشبكات العصبية الاصطناعية(ANN) هو الحقل الفرعي للتعلم الآلي لمنطقة البحث. لقد تم استلهام العمل على الشبكات ANN إلى حد ما من خلال معرفة الحساب العصبي

During the year, COMRA will work on fuzzy logic and artificial neural network techniques to provide information on areas with no data.
وخلال السنة، ستعمل الرابطة الصينية للبحث والتطوير في الموارد المعدنية للمحيطات على تحسين تقنيات المنطق الجزئي والشبكة العصبية الاصطناعية لتوفير المعلومات المتعلقة بالمناطق التي لا توجد بيانات لها

Artificial Neural Network(INS)- mathematical model(as well as its softwareor hardware embodiment), built on the principle of organization and functioning of biological neural networks- the nerve cells of a living organism.
الشبكة العصبية الاصطناعية(INS)- نموذج رياضي(وكذلك برنامجهأو تجسيد الأجهزة)، مبني على مبدأ تنظيم وعمل الشبكات العصبية البيولوجية- الخلايا العصبية لكائن حي

Relevant techniques may include statistical and data mining algorithms and machine learning methods such as rule induction, artificial neural networks, genetic algorithms and automated indexing systems.
قد تتضمن الأساليب ذات الصلة خوارزميات إحصائية وخاصة باستخراج البيانات وأساليب التعلم الآلية مثل حث القواعد والشبكات العصبية الصناعية والخوارزميات الجينية ونظم الفهرسة الأتوماتيكية

Toboc, Ani(Alupului); Lavric, Vasile(2012): Artificial Neural Network Modelling of Ultrasound and Microwave Extraction of Bioactive Constituents from Medicinal Plants. Revista Chimica 63/7, 2012. 743-748.
Toboc، العاني(Alupului)؛ Lavric، فاسيلي(2012): الشبكات العصبية الاصطناعية نمذجة الموجات فوق الصوتية وميكروويف استخراج المكونات النشطة بيولوجيا من النباتات الطبية. Revista CHIMICA 63/7، 2012. 743-748

Falling hardware prices and the development of GPUs for personal use in the last few years have contributed to the development of the concept of deep learning which consists of multiple hidden layers in an artificial neural network.
أسهم انخفاض أسعار الأجهزة وتطوير وحدات معالجة الرسوم للاستخدام الشخصي في السنوات القليلة الماضية في تطوير مفهوم التعلم العميق الذي يتكون من طبقات متعددة مخفية في شبكة عصبية اصطناعية

Using the multilayer perception model with momentum term of an artificial neural network and a multispectral image with high spatial and radiometric resolution, an estimate was made, for the first time, of the salinity of soil on which sugar cane is being grown.
وباستخدام نموذج التصوّر المتعدد الطبقات ذي الحدّ الزخمي لشبكة عصبية اصطناعية وصورة متعددة الأطياف ذات استبانة مكانية وراديومترية عالية، تم لأول مرة تقييم ملوحة التربة التي يُزرع فيها قصب السكر

Neural networks, as used in artificial intelligence, have traditionally been viewed as simplified models of neural processing in the brain, even though the relation between this model and brain biological architecture is debated, as it is not clear to what degree artificial neural networks mirror brain function.[16].
تُعتبر الشبكات العصبية، كما تستخدم في الذكاء الاصطناعي، تظهر بشكل تقليدي كنماذج مبسطة للمعالجة العصبية في الدماغ، على الرغم من أن العلاقة بين هذا النموذج والعمارة البيولوجية\البناء البيولوجي للمخ تناقش، لأنه ليس من الواضح إلى أي مدى تعكس الشبكات العصبية الاصطناعية تماثلها مع وظيفة الدماغ.[16

Use of the multilayer perceptron model with artificial neural network(ANN) feed and multispectral imaging with high spatial and radiometric resolution is continuing in studies of soil salinity within the framework of project EI-479, financed by the Flemish Interuniversity Council of Belgium.
ويواصَل استخدام نموذج التصوُّر المتعدد الطبقات مع شبكة عصبية اصطناعية وتصوير متعدد الأطياف ذي استبانة مكانية وراديومترية عالية في دراسة ملوحة التربة داخل إطار المشروع EI-479 الذي موله المجلس الفلمنكي المشترك بين الجامعات في بلجيكا

Deep Learning Studio is a software tool that aims to simplify the creation of deep learning models used in artificial intelligence.[1] It is compatible with a number of open-source programming frameworks popularly used in artificial neural networks, including MXNet and Google's TensorFlow.[1].
Deep Learning Studio برمجية تهدف إلى ايضاح إنشاء نماذج التعلم العميق المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.[1] وهو متوافق مع عدد من أطر عمل البرامج مفتوحة المصدر"هي البرمجيات التي يمكن الاطلاع والتعديل على شفرتها البرمجية باستخدام ترخيص يَمنحُ فيه المالك حقوق الدراسة، التعديل والتوزيع لأي شخص و لأي غرض كان" التي تستخدم بشكل واسع في الشبكات العصبية الاصطناعية، بما في ذلك MXNet و Google TensorFlow.[1

The products are derived using the Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks(PERSIANN) Cloud Classification System(CCS), whose algorithm uses the gridded infrared images from the global geosynchronous satellites provided by the Climate Prediction Center of the National Oceanic and Atmospheric Administration.
وقد اشتُقت هذه المنتجات باستخدام" تقدير حجم تساقط الأمطار اعتماداً على معلومات مستشعَرة عن بُعد باستعمال الشبكة العصبية الاصطناعية(" برسيان" PERSIANN) الخاصة بنظام تصنيف السحب"(CCS) الذي يَستعمل لوغاريتمُه صوراً تربيعية تحت حمراء التقطتها السواتل العالمية المتزامنة مع الأرض، التي يوفرها مركز التنبؤات المناخية التابع للإدارة الوطنية لدراسة المحيطات والغلاف الجوي

On each of the four selected sugar cane plots, 36 georeferenced soil samples were taken at three different depths and the electrical conductivity of the saturation extract was determined; half of the data was used for training of the network and half for control, in a computational program, of the artificial neural network created for the purpose, together with the band reflectance and vegetation indices of the image; from that, electrical conductivity maps were obtained for each plot.
وقد أخذت 36 عيّنة تربة مرجعية جيولوجية من كل من قطع الأرض الأربع المنـزرعة بقصب السكر التي وقع عليها الاختيار وذلك على ثلاثة أعماق مختلفة وجرى تحديد الموَصّلية الكهربائية للمستخرج المشبّع؛ واستُخدمت نصف البيانات لتدريب الشبكة ونصفها لمراقبة الشبكة العصبية الاصطناعية المنشأة لهذا الغرض، في برنامج حسابي، إلى جانب معامل انعكاس النطاق والأدلة النباتية المستقاة من الصورة؛ وبناء على ذلك أمكن إعداد خرائط الموَصّلية الكهربائية لكل قطعة أرض

An artificial neural network involves a network of simple processing elements(artificial neurons) which can exhibit complex global behavior, determined by the connections between the processing elements and element parameters. Artificial neurons were first proposed in 1943 by Warren McCulloch, a neurophysiologist, and Walter Pitts, a logician, who first collaborated at the University of Chicago.
تحتوي الشبكة العصبية الاصطناعية على شبكة من عناصر ا المعالجة البسيطة(الخلايا العصبية الاصطناعية) التي يمكن أن تُظهر سلوكاً عالمياً معقَداً،تحدده العلاقات بين عناصر ا المعالجة ومعاملات العناصر. تم اقتراح الخلايا العصبيَة الاصطناعية لأول مرة في عام 1943 من قِبل(وارن مكولوتش)،عالِم فيسيولوجيا الاعصاب، و(والتربيتس) وهو عالِم في المنطق

In 1999 PSORT was the first published program to predict subcellular localization.[3] Subsequent tools and websites have been released using techniques such as artificial neural networks, support vector machine and protein motifs. Predictors can be specialized for proteins in different organisms. Some are specialized for eukaryotic proteins,[4] some for human proteins,[5] and some for plant proteins.[6] Methods for the prediction of bacterial localization predictors, and their accuracy, have been reviewed.
في عام 1999، كان برنامج PSORT أول برنامج منشور للتنبؤ بالموقع دون الخلوي. تم إصدار الأدوات والمواقع الإلكترونية اللاحقة باستخدام تقنيات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية وآلة ناقلات الدعم وعناصر البروتين. يمكن أن يكون المتنبئون متخصصين في البروتينات في الكائنات الحية المختلفة. بعضها متخصص في البروتينات حقيقية النواة، وبعضها للبروتينات البشرية، والبعض الآخر للبروتينات النباتية. تمت مراجعة طرق التنبؤ بالتنبؤات بالموقع الجرثومي، ودقة هذه التنقيب

An artificial neural network involves a network of simple processing elements(artificial neurons) which can exhibit complex global behavior, determined by the connections between the processing elements and element parameters. Artificial neurons were first proposed in 1943 by Warren McCulloch, a neurophysiologist, and Walter Pitts, a logician, who first collaborated at the University of Chicago.[17].
تتضمن الشبكة العصبية الاصطناعية شبكة من العناصر المعالجة البسيطة(الخلايا العصبية الاصطناعية) التي يمكن أن تظهر سلوكًا معقدًا بشكل عام، تحدده العلاقات بين عناصر المعالجة ومعطيات العنصر. تم اقتراح الخلايا العصبية الاصطناعية لأول مرة في عام 1943 من قبل وارن مكولوتش، عالم فيزيولوجيا الأعصاب، ووالتر بيتس، وهو منطقي، تعاون لأول مرة في جامعة شيكاغو.[17

The participants were also introduced to the" Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks(PERSIANN)" project carried out by the Center for Hydrometeorology and Remote Sensing of the University of California(United States), in collaboration with UNESCO, which provided worldwide users with near-real-time global precipitation estimates calculated on the basis of both satellite and ground observation data.
كما أطلع المشاركون على مشروع" تقدير حجم التهطال اعتماداً على معلومات مستشعَرة عن بُعد باستعمال الشبكات العصبية الاصطناعية(برسيان PERSIANN)" الذي ينفِّذه مركز الأرصاد الجوية الهيدرولوجية والاستشعار عن بُعد التابع لجامعة كاليفورنيا(الولايات المتحدة) بالتعاون مع اليونسكو، الذي يوفر للمستخدمين في أنحاء العالم تقديرات شبه آنية بشأن حجم التهطال العالمي على أساس بيانات الرصد الساتلي والأرضي على حد سواء

A neural network(NN), in the case of artificial neurons called artificial neural network(ANN) or simulated neural network(SNN), is an interconnected group of natural or artificial neurons that uses a mathematical or computational model for information processing based on a connectionistic approach to computation. In most cases an ANN is an adaptive system that changes its structure based on external or internal information that flows through the network.
الشبكة العصبية(NN)، في حالة الخلايا العصبية الاصطناعية تسمى الشبكة العصبية الاصطناعية(ANN) أو محاكاة الشبكات العصبية(SNN) هو مجموعة مترابطة من الخلايا العصبية الطبيعية أو الاصطناعية التي تستخدم النموذج الرياضي أو الحسابي لمعالجة المعلومات على أساس connectionistic نهج الحساب. وفي معظم الحالات، تكون ANN نظاما تكيفيا يغير هيكله استنادا إلى معلومات خارجية أو داخلية تتدفق عبر الشبكة

A neural network(NN), in the case of artificial neurons called artificial neural network(ANN) or simulated neural network(SNN), is an interconnected group of natural or artificial neurons that uses a mathematical or computational model for information processing based on a connectionistic approach to computation. In most cases an ANN is an adaptive system that changes its structure based on external or internal information that flows through the network.
الشبكة العصبية(NN)في حالة الخلايا العصبيَة الاصطناعيَة تسمَى الشبكيَة العصبية الاصطناعية(ANN)أو الشبكة العصبيَة المُصطنعة(SNN). والشبكة العصبيَة عبارة عن مجموعة مترابطة من الخلايا العصبيَة الطبيعية أو الاصطناعية التي تستخدِم نموذجاً رياضياً أو حسابياً لمعالجة المعلومات استناداً إلى طريقة اتصال للحساب. غالباً ما تعدُ الشبكة العصبية الاصطناعية نظاماً متكيِفاً يغيِير هيكله بناءً على معلومات خارجية أو داخلية تتدفق عبر الشبكة

How to use "artificial neural" in a sentence

Quantum artificial neural networks vs classical artificial neural networks: Experiments in simulation.

Fast Artificial Neural Network — Library for developing feedforward Artificial Neural Networks.

Artificial neural networks are revolutionizing science.

Artificial Neural Networks and Machine Learning.

What are called artificial neural networks.

All advancements relating artificial neural networks.

Optimizing feedforward artificial neural network architecture.

Artificial neural networks and deep learning.

Appld Artificial Neural Ntwrks. 1-3 Credits.

European Symposium Artificial Neural Networks. :43–48.