12113 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية DVPSFormer، وهي بنية موحدة تعمل في الوقت الفعلي وتحقق أداءً هو الأفضل في فئته في التجزئة البانوبتيكية للفيديو المدرك للعمق من أجل القيادة الذاتية، وذلك عبر توظيف التجزئة الصريحة للمشهد والتصويت بالأغلبية في الوقت الفعلي لتوحيد تقدير العمق المتري، والتجزئة الدلالية، وتتبع المثيلات بكفاءة في الوقت الفعلي.
يقدم البحث WildShadowRemover، وهو إطار عمل يستفيد من نماذج انتشار الفيديو المضبوطة بدقة عبر تقنية LoRA والمعززة بوحدات حقن التفاصيل والتعديل القائم على التفكيك الترددي إلى جانب أولويات العمق لتحقيق إزالة ظلال فيديو قوية وعالية الجودة في سيناريوهات العالم الحقيقي المعقدة، مدعوماً بمجموعة بيانات WildShadow واسعة النطاق التي تم إنشاؤها حديثاً.
تقدم هذه الورقة LACA، وهي وحدة خفيفة الوزن ومدركة للتأخير، تعمل على تقدير ومحاذاة التأخيرات المتغيرة زمنياً بين تدفقات ميزات اليد اليمنى واليسرى بشكل صريح لتحسين تجزئة الأفعال ثنائية اليد وتحديد الحدود بشكل كبير دون الحاجة إلى تسميات إضافية أو معلومات مستقبلية.
تُظهر هذه الدراسة أن التضمينات المستمدة من النماذج التأسيسية من فحوصات الأشعة المقطعية قبل الجراحة تتفوق على أساليب الراديوميكس والتعلم العميق التقليدية في التنبؤ بمخاطر النقائل البعيدة لسرطان الرأس والعنق، مما يوفر بديلاً قابلاً للتوسع ومستقلاً عن الخبراء وبأداء مماثل للنماذج المدمجة للميزات.
يُعدّ Eddeep إطار عمل جديد للتعلم العميق يحقق تصحيحاً سريعاً ودقيقاً لتشوهات التيارات الدوامية في التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار، وذلك عبر الجمع بين ترجمة الصور الخاضعة للإشراف وشبكة تسجيل غير خاضعة للإشراف ومقيدة بالفيزياء، مما يقدم أداءً يضاهي طريقة FSL Eddy التكرارية ولكن مع تقليل وقت الاستدلال بشكل كبير.
تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط تنجح في ترميز الأدلة البصرية خشنة الحبيبات، لكنها تواجه صعوبة في التحكم بشكل موثوق في مدى اعتمادها عليها مقابل الأولويات اللغوية، وهي محدودية يمكن التخفيف من حدتها من خلال الضبط الدقيق الخاضع للإشراف وتوجيه التنشيط.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق خفيف الوزن وقابل للتفسير باستخدام التعلم بنقل الخبرة لنموذج EfficientNet-B0 وتقنية Grad-CAM، والذي يحقق دقة عالية (93.5%) وقدرة قوية على التفسير في تصنيف شدة حب الشباب إلى أربع فئات على مجموعة بيانات ACNE04، مما يوفر حلاً مفتوح المصدر وقابلاً لإعادة الإنتاج للتحقق السريري.
تقدم الورقة البحثية نظام HERMES، وهو نظام هجين مدمج في حاويات يدمج بين تقسيم الأورام القائم على نموذج STU-Net، والميزات الإشعاعية المستمدة من الهندسة لتحديد مراحل التصنيف الإشعاعي، ومجموعة تعلم عميق سريرية للتنبؤ بالبقاء على قيد الحياة، وذلك لتحقيق أداء رائد في آن واحد في تقسيم أورام الرأس والعنق، وتحديد مراحل تصنيف TN، والتنبؤ بالبقاء على قيد الحياة دون انتكاس في تحدي HECKTOR 2026.
تقدم هذه الورقة البحثية "فك التشفير التبايني بين النبرة والضغط" (TPCD)، وهي طريقة تخفف من هلاوس النماذج اللغوية البصرية الناجمة عن المطالبات عالية الضغط عن طريق طرح لوجيتات (logits) تلك المطالبات من لوجيتات المطالبات المحايدة، مع تحديد أن آليات البوابات الحالية الخالية من الملصقات، رغم فعاليتها في تقليل معدلات نجاح الهجوم، لا تزال تفتقر إلى التحقق المستقل القائم على التأسيس.
تقترح الورقة البحثية 3DGBGS، وهو إطار عمل مدمج قائم على المرتكزات لتوليد مناظر من زوايا جديدة، يقوم بتقسيم سحب نقاط (SfM) تكيفيًّا إلى كرات حبيبية ثلاثية الأبعاد لتحسين تهيئة المرتكزات والبوادئ المقياسية، مما يقلل بشكل كبير من تخزين النموذج وأعداد المرتكزات مع الحفاظ على جودة التصيير.