12113 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة البحثية خوارزمية TRIO، وهي خوارزمية بايزية جديدة لتقدير الاحتمال الأقصى اللاحق توحد بين الزمان والطاقة والبوادر المستندة إلى الفيزياء في الكهروديناميكا الكمية (QED) لإعادة بناء أحداث إفناء "أورثو-بوزيترونيوم" ثلاثية الفوتونات، مما يحقق تحسناً كبيراً في الدقة المكانية يتوافق مع ماسحات PET القياسية التي تعتمد على زمن الطيران (TOF-PET) والنظائر المشعة مثل 18F.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل DAS-PMVC، وهو إطار عمل مبتكر للتجميع متعدد الرؤى الجزئي يعالج عدم محاذاة وعدم تماثل الرؤى من خلال عملية ثلاثية المراحل تتضمن محاذاة بنية الرسم البياني للمرساة، وتعلم الميزات المعزز بالبنية، واستراتيجية محاذاة مزدوجة تجمع بين التعلم التبايني وخوارزمية هانغاريان لتحقيق أداء تجميع فائق.
حقق فريق DS@GT المركز الأول في مهمة كشف المفاهيم ضمن مسابقة ImageCLEFmedical 2026 باستخدام نموذج تجميع دمج متأخر متنوع مع ضبط عتبة صادق، بينما أثبت أيضاً أن خط معالجة استرجاع KNN الخالي من التدريب يمكنه مضاهاة أداء الضبط الدقيق بجزء بسيط من التكلفة، إلى جانب مشاركات متنوعة في وصف الصور تشمل أحجاماً مختلفة من النماذج.
تقدم هذه الورقة CXR-Retrieve، وهو معيار هيكلي وطريقة ضبط دقيق تبايني مدركة للعلامات تحسن بشكل كبير عملية استرجاع الصور من النصوص في التصوير الشعاعي للصدر من خلال ضمان استيفاء الصور المسترجعة للقيود السريرية المعقدة، بما في ذلك العطف والنفي، بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات المفتاحية.
تقدم هذه الورقة البحثية LoMeVQA، وهو معيار شامل يتكون من 206 ألف زوج من أزواج الأسئلة والأجوبة المرئية الطبية الطولية المصممة لتقييم الاستدلال الزمني في النماذج متعددة الوسائط، إلى جانب نموذج MedLong-8B المقترح الذي يحقق أداءً هو الأفضل في مجاله على هذه المهام.
تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل SPFM-Net، وهو إطار عمل "مامبا" (Mamba) موجه بالأولويات الدلالية ومقيد بالتردد، والذي يهاجم العلامات المائية غير المرئية بفعالية من خلال الجمع بين القناع عالي النسبة، ومشفر تلقائي مقنع مضبوط بدقة، ووحدة نمذجة حالة مكانية عالمية لتحقيق توازن متفوق بين فعالية الإزالة والدقة البصرية.
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج SAFViT، وهو نموذج قائم على "Vision Transformer" لتجزئة وتصنيف النواة، والذي يستبدل وصلات التخطي القياسية بوحدة "Spatial Attention Fusion Gating" مبتكرة لوزن ميزات المشفر وفك التشفير ديناميكيًا، مما يحسن بشكل كبير جودة البانوبتيك متعدد الفئات والكشف عن الفئات الأقلية في مجموعتي بيانات PanNuke وMoNuSeg.
تقدم هذه الورقة البحثية Drones2BodyLanguage، وهي مجموعة بيانات مبتكرة تم إنشاؤها عبر وضع نماذج ثلاثية الأبعاد (avatars) ذات نوايا تواصلية بشكل قوي داخل لقطات طائرات بدون طيار حقيقية باستخدام نموذج عالم هندسي خفيف الوزن، مما يحسن بشكل كبير من قدرة الروبوتات الجوية على تعلم وفهم لغة جسد الإنسان ونواياه من فيديوهات الطائرات بدون طيار بعيدة المدى.
تقترح هذه الورقة إطار عمل CARE، وهو إطار للضبط الدقيق التنافسي التعاوني يوحد نماذج خبيرة متعددة متخصصة في المتانة من خلال التناغم في فضاء التضمين لإنشاء نموذج واحد للرؤية واللغة يتمتع بمتانة تنافسية فائقة ومتكاملة عبر إعدادات تقييم متنوعة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل SPaTS، وهو إطار عمل مُحسَّن بالتعزيز يعمل على تحسين رصد النصوص في المشاهد ضمن نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) عن طريق توجيه كل مثيل نصي عبر رمز مرئي مرساة واحد يتم اختياره عبر SPaSO ويتم صقله باستخدام محاذاة التضمين الاتجاهي وفك التشفير المعزز بالرقع لتحقيق دقة فائقة مقارنة بالطرق الحالية.