💻 computer science

PGD-TO: A Scalable Alternative to MMA Using Projected Gradient Descent for Multi-Constraint Topology Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية PGD-TO، وهو إطار عمل قابل للتوسع لتحسين الطبوغرافيا يعيد صياغة خطوة الإسقاط إلى مسألة تربيعية محدبة منتظمة لحل تحديات التصميم متعددة القيود وغير الخطية بكفاءة، محققاً تقارباً يضاهي الأساليب الراسخة مثل MMA مع تقليل وقت الحساب لكل تكرار بشكل كبير.

Amin Heyrani Nobari, Faez Ahmed2026-08-11
🤖 machine learning

Application of Artificial Intelligence for Fraudulent Banking Operations Recognition

تقترح هذه الدراسة وتقيم نماذج تعلم آلي، بما في ذلك الانحدار اللوجستي والتعميم المكدس، للكشف بفعالية عن المعاملات المصرفية الاحتيالية في المشهد الرقمي لما بعد الجائحة، محققةً حداً أقصى للمساحة تحت المنحنى (AUC) يبلغ 0.954 من خلال تقنيات معالجة البيانات وهندسة الميزات المتقدمة.

Bohdan Mytnyk, Oleksandr Tkachyk, Nataliya Shakhovska, Solomiia Fedushko, Yuriy Syerov2026-08-11
💻 computer science

Zero-Trust Federated Learning for Connected Aftermarket Devices

تقترح هذه الورقة البحثية نظام التعلم الاتحادي القائم على الثقة الصفرية للأجهزة المتصلة في سوق ما بعد البيع (ZT FL CADE)، وهو بنية تعلم حافة تدمج التحكم في الوصول على مستوى الجهاز، والتعلم الاتحادي الحافظ للخصوصية، والتحقق الخصمي لتعزيز الصيانة التنبؤية وأمن التحديثات عبر الهواء، مما أظهر تحسناً في درجات F1 وانخفاضاً في زمن الاستجابة في التجارب الاصطناعية رغم غياب التحقق الميداني.

Shunmukha Sagar Puppala2026-08-11
🤖 machine learning

SuperNeuroMAT: An Efficient Matrix-based Simulator for Spiking Neural Networks

تقدم هذه الورقة SuperNeuroMAT، وهو محاكي مفتوح المصدر يعتمد على لغة بايثون وعالي الكفاءة، يستخدم نهجاً جديداً قائماً على المصفوفات لتمكين عمليات محاكاة الشبكات العصبية النبضية بسرعة وقابلية توسع على الأجهزة القياسية، متفوقاً بذلك على الأدوات الحالية في السرعة واستخدام الذاكرة مع دعم تطبيقات متنوعة من تعلم الآلة إلى الحوسبة العامة.

Prasanna Date, Kevin Zhu, Shruti Kulkarni, Ashish Gautam, Chathika Gunaratne, Robert Patton, Tyler Nitzsche, Ian Mulet (…)2026-08-11
💬 NLP

Can We Optimize the Performance-Carbon Emission Break-Even Point?: The Quest for Greener LLMs

تقترح هذه الأبحاث الجارية طريقة ضبط دقيق واعية بالكربون تدمج بديل طاقة قابلاً للتفاضل في دالة الخسارة لتحديد منطقة "نقطة التعادل" المعتمدة على النموذج والمهمة، حيث يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة تحقيق دقة محسنة في المهمة مع انبعاثات كربونية إضافية معدومة أو تقترب من الصفر.

Sourav Das, Tanmay Joshi, Kripabandhu Ghosh2026-08-11
💻 computer science

FlowGRN: Scalable and Dropout-Robust Gene Regulatory Network Inference via Flow Matching-Based Trajectory Reconstruction (Technical Report)

تُعد FlowGRN طريقة قابلة للتوسع ومقاومة لظاهرة التسرب (dropout) لاستنتاج شبكات التنظيم الجيني من بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي أحادي الخلية، حيث تدمج بين مطابقة التدفق الشرطية ومطابقة الدرجة لإعادة بناء المسار مع dynGENIE3، محققةً أداءً هو الأفضل في فئته على كل من الاختبارات المعيارية الاصطناعية والتجريبية.

Tsz Pan Tong, Jun Pang2026-08-11
💻 computer science

Load-Path Redistribution and Damage Asymmetry in Reinforced Concrete Beams under Eccentric Drop-Weight Impact: A Coupled SPH--FEM Study

تستخدم هذه الدراسة نموذجاً موثقاً ومزدوجاً من طريقة العناصر المنقطة المعتمدة على طريقة الجسيمات المتقطعة (SPH) وطريقة العناصر المحدودة (FEM) لإثبات أن صدمات سقوط الوزن اللامركزية على العوارض الخرسانية المسلحة تؤدي إلى إعادة توزيع مسارات الأحمال وتسبب أضراراً غير متماثلة، تتميز بزيادة كبيرة في قوى القص وامتصاص الطاقة في جانب البحر الأقصر مقارنة بكل من الصدمات المركزية والمراجع المتماثلة ذات البحر الأقصر.

Ziqi Gao, Chi Lu, Yoshimi Sonoda, Hiroki Tamai2026-08-10
💻 computer science

Towards trajectory-unsupervised physics-informed neural solvers for molecular dynamics

تقدم هذه الورقة البحثية DINaMo، وهو إطار عمل عصبي مستند إلى الفيزياء يتعلم مسارات الديناميكا الجزيئية حصرياً من القوانين الفيزيائية الحاكمة والظروف الأولية دون الاعتماد على أي بيانات تدريبية مُولدة بواسطة محاكٍ، مما يثبت جدوى استعادة الديناميكيات ذات المعنى الفيزيائي قصيرة المدى في أنظمة لينارد-جونز.

Petros Triantafyllos, Panagiotis Krokidas, Christoforos Rekatsinas2026-08-10
💻 computer science

An Explainable Physics-Informed Neural Frequency-Response Framework for Shunt-Parameter Identification in Semi-Active Piezoelectric Tuned Mass Dampers

تقترح هذه الورقة إطار عمل عصبيًا مستندًا إلى الفيزياء وقابلًا للتفسير، يستفيد من بيانات استجابة التردد الاصطناعية لتمكين تحديد سريع ومتين ومفسر للمعلمات الهيكلية ومعلمات المبدد (shunt) الخفية في المخمدات الكتلية المضبطة الكهروضغطية شبه النشطة.

Andreas Georgiou, Vasileios Gkatsis, Vasileios Sioros, George Giannakopoulos, Nikolaos Chrysochoidis, Christoforos Rekat (…)2026-08-10