709 ورقة بحثية
تجادل هذه الورقة البحثية بأن الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة ليسوا بعد حلاً موثوقاً للمحاكاة الاجتماعية بسبب عدم تطابق منهجي بين معقولية تقمص الأدوار وصحة السلوك، داعيةً إلى إطار عمل موحد وقابل للتدقيق يأخذ في الاعتبار صراحةً التفاعلات البيئية، وبروتوكولات الجدولة، والبديهيات المعلوماتية.
تُظهر هذه الدراسة أن النمذجة القائمة على البيانات، ولا سيما الشبكات العصبية، تتنبأ بفعالية بعمر بطارية ليثيوم-أيون باستخدام مجموعة بيانات الطائرات الكهربائية التابعة لناسا من خلال الاستفادة من هندسة الميزات وتحليل المكونات الرئيسية للتعامل مع البيانات عالية الأبعاد.
تطبق هذه الورقة إطار "رؤية المال" (Money View) لتكشف أن التمويل اللامركزي يعمل كتراتبية ائتمانية متعددة الطبقات تحاكي الخدمات المصرفية التقليدية، حيث تزيد كل طبقة إضافية من المطالبات المرمزة من الرافعة المالية النظامية وعلاوات العائد، بينما تستحدث مخاطر تبعية تراكمية تظهر بوضوح شديد أثناء الأزمات.
تُثبت هذه الورقة نظرية تجميع عالمية تُبين أن المشغلات العصبية يمكنها تقريب أي مجموعة محدودة من الفئات المغلقة في الفضاءات ذات الأبعاد اللانهائية، وتبرهن على هذه القدرة من خلال مسار عملي ينجح في استعادة البنى الديناميكية الكامنة في مسارات المعادلات التفاضلية العادية غير المصنفة حيث تفشل الطرق الكلاسيكية.
تقدم هذه الورقة نموذجاً ذا كفاءة حسابية للنماذج خشنة الحبيبات لتفاعلات "فان دير فالس" قصيرة المدى بين العوارض والقشور، والذي يقلل من تكامل سداسي الأبعاد إلى تكامل عددي أحادي البعد من خلال التكامل المسبق التحليلي، مما يتيح عمليات محاكاة دقيقة ومتوازنة للتوازن شبه الساكن باستخدام العناصر المحدودة متساوية الهندسة.
تقترح هذه الورقة تحولاً هيكلياً قائماً على البيانات الوصفية (metadata) يستبدل التجزئة التشفيرية القائمة على المحتوى بمعرفات فريدة عالمياً وحتمية يتم تعيينها عند الإدخال للقضاء على اختناقات إعادة التجزئة وضمان التعافي السريع من الكوارث في أنظمة التخزين الموزعة.
تقدم الورقة البحثية KANO، وهو مُعامل عصبي ثنائي النطاق يتغلب على القيود الطيفية لـ "مُعاملات فوريه العصبية" من خلال الجمع بين القواعد الطيفية والمكانية للتعامل بمتانة مع الديناميكيات المعتمدة على الموقع وتحقيق إعادة بناء رمزية عالية الدقة لهاملتونيّات الكم.
تقدم هذه الورقة البحثية ABM-UDE، وهو إطار عمل للتعلم الآلي العلمي يستخدم المعادلات التفاضلية الشاملة مع طريقة الرماية المتعددة وطرق التنبؤ بالخطأ القائمة على المراقب لاستخلاص نماذج الأوبئة القائمة على الوكلاء ذات النطاق الإكساسكيل البطيئة وتحويلها إلى بدائل سريعة ومعايرة وقابلة للتفسير قادرة على تمكين التخطيط المستشفياتي في الوقت الفعلي والمدرك للمخاطر على الأجهزة القياسية.
تقترح هذه الورقة شبكة عصبية مستوحاة من الفيزياء (PINN) ذات كفاءة حوسبية عالية، تستخدم طريقة الفروق المحدودة بدلاً من التفاضل التلقائي لتقدير دالات فقد المعادلات التفاضلية الجزئية، مما يثبت أن هذا النهج يحقق خفضاً في الخطأ يضاهي الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء القائمة على التفاضل التلقائي مع توفير حساب أسرع وتنفيذ أبسط.
تقترح هذه الورقة شبكة فك تشفير حدودية قائمة على التجميع العميق تستفيد من تمثيل الفضاء الكامن والظروف الحدودية للتنبؤ بدقة بالإجهاد البيني والداخلي في رقائق الدوائر المتكاملة المدمجة غير المتجانسة، مما يظهر أداءً متفوقاً على الطرق الحالية باستخدام مجموعة بيانات محاكاة مكونة من 1,825 صورة إجهاد.