12113 ورقة بحثية
يُعد VetClaw نظاماً وكيلياً متعدد الوسائط يجمع بين الحوسبة الطرفية والسحابية، حيث يدمج مدير تفاعل قائماً على الحافة مع سير عمل LangGraph مستضاف في السحابة لتعزيز فحص الأمراض البيطرية من خلال الجمع بين المدخلات المرئية والنصية لتحسين التصنيف الصفري مع ضمان السلامة والموثوقية والدعم التشخيصي المهيكل.
تقدم هذه الورقة مؤشر بروز الأوعية المحلية (LVS) ومقياس متوسط استدعاء انخفاض البروز (mLSR) المقابل له للكشف عن فشل طرق التجزئة القياسية بشكل منهجي في اكتشاف الهياكل الوعائية التي يصعب اكتشافها، مع اقتراح استراتيجية تعزيز بيانات أيضاً لتحسين الحساسية الخوارزمية والحفاظ على اتصال الأوعية.
تقترح هذه الورقة نموذجاً لشبكة عصبية كمومية يدمج دوائر إعادة رفع البيانات مع التضمين الهاميلتوني الكمومي، مما يظهر أداءً فائقاً على الشبكات العصبية التلافيفية الكمومية في مجموعات بيانات الصور، ويضع ستة مبادئ تصميمية لتعلم الآلة الكمومي بناءً على الاستدلالات المتبعة في التعلم العميق الكلاسيكي.
تقدم هذه الورقة Mamba-CL، وهو إطار عمل للتعلم المستمر يخفف من النسيان الكارثي في نماذج Mamba عن طريق تطبيق إسقاط الفضاء الصفري لتحديث المعلمات بشكل متعامد مع الفضاءات الفرعية للمهام السابقة، مما يضمن اتساق المخرجات عبر المهام ويحقق أداءً فائقاً في اختبارات التقييم لزيادة الفئات.
تقترح هذه الورقة طريقة "المعايرة الواعية بالانزياح" (SAC)، وهي طريقة لا تتطلب إعادة تدريب تستفيد من التباين بين قيم لوجيت (logits) نموذج CLIP الأصلي والمعدل بدقة لإعادة معايرة ثقة النموذج بفعالية عبر كل من الفئات المرئية وغير المرئية تحت مختلف أنواع انزياح التوزيع.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل هجينًا يجمع بين النمذجة الفيزيائية البارامترية والتعلم الآلي لتصحيح انحياز الاختراق المنهجي بفعالية في نماذج الارتفاع الرقمية المستمدة من رادار الفتحة الاصطناعية بنطاق X-band فوق جرينلاند، مما يظهر دقة وقدرة على التعميم تتفوق على النهج القائمة حصريًا على النماذج الفيزيائية أو نماذج التعلم الآلي.
تقدم الورقة البحثية GazeLT، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من أنماط الانتباه البصري الزمني لدى أخصائيي الأشعة من خلال آلية تكامل وتفكيك لتحسين تصنيف الأمراض ذات التوزيع الطولي (long-tailed) في صور الأشعة السينية للصدر بشكل كبير، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية في مجموعات البيانات العامة واسعة النطاق.
يقدم InnerGS إطار عمل لتقنية "Gaussian Splatting" ثلاثية الأبعاد مفككة يعيد بناء الهياكل الداخلية التفصيلية للمشاهد من بيانات مقطعية متفرقة دون الحاجة إلى أوضاع الكاميرا، ويمدد هذه القدرة لتشمل التجزئة الموجهة بالنصوص عبر دمج السمات اللغوية.
تقترح هذه الورقة البحثية طريقة "الوزن المدرك للثقة" (CAW)، وهي طريقة مبتكرة تعزز المتانة العدائية لنماذج CLIP ذات التعلم الصفري من خلال إعطاء الأولوية للعينات غير المؤكدة عبر خسارة مدركة للثقة والحفاظ على الاتساق الدلالي عبر محاذاة الميزات، مما يؤدي إلى تفوقها على الأساليب الرائدة في كل من المتانة وكفاءة الذاكرة.
تقدم هذه الورقة OS-Sentinel، وهو إطار عمل هجين للكشف عن السلامة يجمع بين مُحقِّق رسمي وقاضٍ سياقي يعتمد على نماذج الرؤية واللغة الكبيرة (VLM) لمعالجة مخاطر السلامة في وكلاء واجهة المستخدم الرسومية للهواتف المحمولة، مدعوماً بمعيار MobileRisk-Live الجديد وبيئة صندوق رملي ديناميكية.