12113 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة أول إطار عمل للذكاء الاصطناذ القابل للتفسير لتقييم مخاطر الانتحار في محطات المترو، والذي يدمج تتبع الأشخاص، والتعرف على الأنشطة، والتحليل الزماني والمكاني لفيديو المراقبة لتحقيق 83.2% في منحنى خصائص تشغيل المستقبِل (ROC-AUC) على بيانات من العالم الحقيقي من أجل التدخل المبكر.
تقدم هذه الورقة تحسيناً خفيف الوزن لمحول دمج قائم على نموذج DETR لتحدي MaCVi 2026 (Vision-to-Chart)، والذي يعمل على تحسين الربط بين العوامة والمخطط من خلال تدريب QueryMLP مخصص للتنبؤ صراحةً بإحداثيات بكسل الصورة من بيانات المخطط، مما يوفر أولويات مكانية تقلل من عبء الاستدلال الهندسي على وحدة فك التشفير وتحقق المركز الثاني في لوحة المتصدرين.
تقدم الورقة البحثية RADAR، وهو مقياس قائم على الأسس الهندسية يقدر قابلية النقل عبر المجالات في النماذج التأسيسية من خلال تحليل التباعد الزاوي وتغيرات المسافة النسبية في مسارات تمثيل الطبقات، مما يظهر أداءً تنبؤياً تنافسياً عبر معايير النصوص والصور.
تقدم الورقة البحثية TIME، وهو تمثيل فيديو ذاتي الإشراف تم تدريبه حصرياً على بيانات حركة اصطناعية عبر مشفر تلقائي مقنع، والذي يحقق أداءً رائعاً في التعلم الصفري بما يصل إلى 10,000 مرة أقل من بيانات التدريب من خلال التغلب على قيود القابلية للتوسع والاعتماد على اللغة التي تعاني منها نماذج الفيديو الحالية.
تُظهر هذه الدراسة أنه في حين أن صور الرنين المغناطيسي الدماغية الاصطناعية المُولدة بواسطة StyleGAN2-ADA لا تُحسن تصنيف الأورام بشكل شامل عبر جميع بنيات النماذج، إلا أنها توفر دفعة دقة ذات دلالة إحصائية لنموذج MobileViTV2 عند استخدام تصفية فضاء الميزات بنسبة حقيقية إلى اصطناعية تبلغ 1:1، مما يسلط الض الضوء على أن فائدة التعزيز تعتمد على المصنف المحدد وتكوين البيانات بدلاً من مجرد الدقة البصرية وحدها.
تقدم هذه الورقة إطار عمل ثنائي لتوليد الصور من الوضعيات يستفيد من الأولويات الهيكلية المتمحورة حول الشخص ومخطط بناء المشهد التكراري للتغلب على قيود نماذج تحويل النص إلى صورة الحالية في إنشاء مشاهد تفاعل متعددة الأشخاص متنوعة دلاليًا ودقيقة تركيبيًا.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتحقق الرسمي يستنتج حدوداً خطية محكمة لقيم البكسل تحت اضطرابات حركة الكاميرا ثلاثية الأبعاد من خلال الاستفادة من تحسين ليبشيتز والاستمرارية الجزئية للتحويلات الهوموجرافية، مما يتيح أول ضمانات متينة وصارمة لمتانة الشبكات الرؤيوية في المشاهد المستوية دون الاعتماد على عمليات محاكاة معقدة أو نماذج بديلة.
تقدم هذه الورقة البحثية CaST-Bench، وهو معيار ومجموعة تقييم جديدة صُممت لتقييم قدرة نماذج الرؤية واللغة بدقة على إجراء الاستدلال المكاني الزماني القائم على السلسلة السببية في الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالفيديو، وذلك من خلال توفير مجموعة بيانات تضم 2,066 سؤالاً مع تعليقات توضيحية زمانية ومكانية دقيقة.
تقدم الورقة البحثية IDEAL، وهو إطار عمل تمييزي للكشف عن الشذوذ في ظل ندرة البيانات (few-shot)، يستفيد من المراجع الطبيعية والشاذة لتعلم أنماط الانحراف الجوهرية عبر "ممحاة التباين الطبيعي" (Normal Variation Eraser) و"مشفر الانحراف الجوهري" (Intrinsic Deviation Encoder)، مما يحقق تعميماً فائقاً على الحالات الشاذة غير المرئية مقارنة بالأساليب الرائدة الحالية.
تُقدم الورقة البحثية StereoGenBench، وهو معيار تقييم اصطناعي يعتمد على محرك Unreal Engine يتميز بمصفوفة صلبة مكونة من ست كاميرات توفر بيانات ستيريو متعددة القواعد ومتقابلة المشاهد ومعايرة مع بيانات وصفية هندسية كاملة (RGB، وعمق متري، وخصائص داخلية، ووضعيات) لتمكين التقييم المنضبط لتوليد الستيريو تحت أنظمة قواعد مختلفة.