12446 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة بنية عصبية (neuromorphic) موفرة للطاقة ومنخفضة زمن التأخير للتعرف على تهجئة لغة الإشارة الأمريكية، تدمج آلية انتباه بصري نبضية وشبكة عصبية نبضية مدمجة يتم نشرها على منصة SpiNNaker، محققةً دقة تنافسية مع تقليل استهلاك الطاقة وزمن التأخير بشكل كبير من أجل النشر في الحافة (edge deployment) في الوقت الفعلي.
تقدم الورقة البحثية FusionProxy، وهو وحدة دمج صور فورية وقابلة للتوصيل والتشغيل تعتمد على نماذج الانتشار المقطرة وإحصاءات التباين المتكاملة لدمج البيانات الحرارية وRGB بسلاسة، مما يعزز بشكل كبير متانة وسلامة أنظمة الإدراك البصري في الظروف الصعبة مثل الليل والضباب دون الحاجة إلى تحسين مشترك.
تقدم الورقة البحثية PlotPick، وهي أداة مفتوحة المصدر تستفيد من نماذج الرؤية واللغة لاستخراج البيانات الرقمية من الأشكال العلمية بكفاءة وبشكل دفعي، مما يظهر أداءً متفوقاً على نماذج تحويل المخططات إلى جداول المتخصصة مثل DePlot عبر مختلف المعايير وأنواع المخططات.
تقترح هذه الورقة PARSE، وهو إطار عمل لتعميم النطاق يعمل على تحسين متانة التصنيف من خلال التعلم الصريح للبدائيات البصرية وتركيباتها المكانية القابلة للتفاضل عبر بنية شاملة من الطرف إلى الطرف، محققاً مكاسب أداء كبيرة في الاختبارات المرجعية التركيبية.
تقترح هذه الورقة البحثية DPOFusion، وهو إطار عمل لتحسين التفضيل المباشر يدمج نماذج الانتشار الكامن المتوافقة مع الخصائص والقابلة للتحكم في التفضيلات لتحقيق دمج تكيفي للصور تحت الحمراء والمرئية قادر على التوافق مع متطلبات الرؤية البشرية والآلية غير المتجانسة.
تقترح الورقة البحثية ArenaPO، وهي طريقة للضبط الدقيق خالية من نموذج المكافأة، تستفيد من درجات Arena غير المتصلة (offline) المستمدة من استدلال المتغيرات الكامنة على توزيعات القدرات لتوفير تغذية راجعة دقيقة التفضيلات، مما يحقق محاذاة لنماذج الانتشار أكثر كفاءة وفعالية من أساليب DPO الثنائية التقليدية.
تقترح الورقة البحثية "Holmes"، وهو إطار تعلم أدلة هرمي يعمل على نمذجة عدم اليقين صراحةً في استرجاع الفيديو ذي الصلة الجزئية من خلال تجميع الأدلة متعددة التدرج عبر نماذج التشابه القائمة على توزيع "ديريكليه" بين الفيديوهات، والمحاذاة اللينة داخل الفيديو عبر النقل الأمثل التكيفي.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل AMIEOD، وهو إطار عمل مشترك لتعزيز الصور وكشف الكائنات في المشاهد ذات الإضاءة المنخفضة، والذي يستخدم وحدة تعزيز صور متعددة الخبراء موجهة بخسائر موجهة نحو الكشف لاختيار استراتيجيات التعزيز المثلى ديناميكيًا وتحسين دقة الكشف بشكل كبير.
يُعدُّ LARGO شبكةً فائقةً (hypernetwork) جديدةً منخفضة الرتبة، تعالج تحدي فقدان الأنماط في التحليل متعدد الوسائط من خلال ضغط نماذج مخصصة متعددة في شبكة واحدة عبر تفكيك الموتِّر "كانونيكال بوليباديك" (Canonical Polyadic) للأوزان الالتفافية، محققةً أداءً رائدًا عبر مجموعات بيانات طبية وغير طبية متنوعة.
تقترح هذه الورقة البحثية **\tracker**، وهو إطار عمل جديد للتتبع ذاتي الإشراف يعزز المتانة في مقاطع الفيديو غير المصنفة من خلال تقديم آلية ربط سياقي ثنائية الأنماط تستفيد بالتتابع من المطالبات الدلالية دقيقة التفاصيل والضوضاء السياقية المحقونة تدريجياً لتعلم تمثيلات تتبع عالية الجودة دون المساس بكفاءة الاستدلال.