12446 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل FLO-EMD، وهو إطار هجين يدمج الانتباه الموجه بالحركة مع تحليل النمط التجريبي (Empirical Mode Decomposition) لالتقاط السياق المكاني والديناميكيات الزمنية غير المستقرة بشكل مشترك، محققاً دقة بنسبة 97.5% في تصنيف مستويات الازدحام المروري عبر بيئات مراقبة متنوعة.
تقدم الورقة البحثية QuadBox، وهو أسلوب مدرك للهندسة يعمل على تسريع رندرة (rendering) الـ 3D Gaussian Splatting بمقدار 1.85 من خلال استخدام أربعة صناديق محيطة متوافقة مع المحاور وخوارزمية عبور أحادية المرحلة لحساب تقاطعات الـ Gaussian-tile بكفاءة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتخليق صور "تخطيط مقطعي محوسب زائف" (pseudo-CT) مشتق من الموجات فوق الصوتية ثلاثية الأبعاد باستخدام شبكة "U-Net" متبقية معززة بآلية "Transformer" لإنشاء مراجع تشريحية في الوقت الفعلي لتوجيه المشغل، مما يقلل الاعتماد على الإشعاع المؤين مع إظهار دقة هيكلية فائقة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية على مجموعة بيانات الكلى.
تقدم هذه الورقة وتتحقق من صحة مجموعة بيانات تتبع حركة العين لمتحدثي اللغة البرتغالية كأهل لغة (L1) للغة الإنجليزية عبر جميع مستويات الكفاءة، مما يثبت أن الأجهزة ذات التردد المنخفض البالغ 60 هرتز يمكنها بفعالية التقاط التكاليف المعرفية لمعالجة الاصطلاحات في اللغة الثانية (L2) وتوفير معيار لتقييم كل من النماذج اللغوية البشرية والاصطناعية.
تقدم هذه المساهمة "البحث عن البنية العصبية القائم على دلتا" (Delta-based Neural Architecture Search)، وهي طريقة فعالة من حيث استهلاك الرموز (token-efficient) تقوم فيها النماذج اللغوية الكبيرة التي تم ضبطها بدقة بتوليد فروق برمجية (code diffs) مدمجة لتحسين النماذج الأساسية، مما يحقق معدلات أعلى بكثير من حيث الصلاحية والدقة عبر مجموعات بيانات متعددة مقارنة بالتوليف الكامل للنماذج التقليدي، مع تقليل أطوال المخرجات بشكل جذري.
يُعد DART نموذجاً تأسيسياً جديداً للرؤية واللغة يوحد بين تصنيف الأضرار، وتقدير الشدة المستمر، وإعداد التقارير الآلية للحبال الليفية الاصطناعية، وذلك عبر الاستفوتادة من بنية قائمة على JEPA مع آليات دمج وفقدان متخصصة لتحقيق أداء رائد في مختلف مهام الفحص دون الحاجة إلى ضبط دقيق خاص بكل مهمة.
تقدم هذه الورقة مسابقة ICPR 2026 TVRID، التي تضع معياراً قابلاً لإعادة الإنتاج لإعادة تحديد هوية الأشخاص مع الحفاظ على الخصوصية باستخدام مجموعة بيانات RGB-Depth جديدة تم التقاطها من كاميرات ذات زاوية رؤية علوية، مع تفصيل إعداد المسابقة، وبروتوكولات التقييم عبر ثلاثة مسارات، والنتائج النهائية التي تسلط الضوء على التحديات وجدوى التعلم غير المرتبط بالنمط.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم الخاضع للإشراف الذاتي يسمى "المشفر التلقائي لإزالة الضجيج الفوضوي" (CDAE)، والذي يستخدم التحويلات الفوضوية بدلاً من الحجب العشوائي للحفاظ على الميزات التشخيصية دقيقة التفاصيل، ويجمعها مع التمثيلات القياسية عبر آلية دمج انتباهية لتحقيق أداء فائق في مهام تصنيف الصور الطبية.
تُظهر هذه الدراسة أن التكيف منخفض الرتبة (LoRA) يُمكّن النماذج التأسيسية الجيومكانية المتطورة، ولا سيما نموذج Prithvi-v2، من تحقيق تعميم عبر المجالات ودقة فائقة في رسم خرائط المناطق المحترقة جراء حرائق الغابات باستخدام بيانات Sentinel-2 مع تحديث أقل من 1% من المعلمات.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد لتصنيف الأنسجة يجمع بين التعلم الخاضع للإشراف الذاتي والديناميكيات الفوضوية الحتمية، وذلك باستخدام خرائط فوضوية على مستوى البكسل لتعزيز البيانات بشكل قوي، واعتماد تجميع ميزات قائم على الانتباه لتحقيق أداء رائد عبر ستة معايير مرجعية.