12446 ورقة بحثية
يُعد ELIQ إطار عمل مبتكرًا لا يعتمد على الوسوم، يعالج مشكلة تقادم التوصيفات البشرية في ظل التطور المتسارع للذكاء الاصطناعي التوليدي، وذلك عبر البناء التلقائي لأزواج التدريب وتكييف نموذج متعدد الوسائط لتقييم الجودة البصرية والمواءمة مع المطالبات بمتانة عبر كل من المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون.
تعيد هذه الورقة البحثية مراجعة عملية استرجاع الكائنات بوجود العنصر البشري في الحلقة (Human-in-the-Loop) عبر الاستفادة من نماذج المحولات الرؤيوية (Vision Transformers) سابقة التدريب لمعالجة تحديات التصميم الرئيسية في مجموعات البيانات متعددة الكائنات، مما يقدم في النهاية رؤى عملية حول استراتيجيات التمثيل وحلقات التعلم النشط من أجل استرجاع فئات الكائنات التفاعلي الفعال دون وجود تسميات مسبقة.
تقدم هذه الورقة نتائج تحدي NTIRE 2026 RealX3D، الذي قيّم أساليب 33 فريقاً للترميم وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد القوي في بيئات شديدة انخفاض الإضاءة ومتدهورة بسبب الدخان، مع تسليط الضوء على مبادئ التصميم الرئيسية والتقدم الملحوظ في التعامل مع تدهور المشاهد في العالم الحقيقي.
تحدد هذه الورقة البحثية أن التشوه غير المتماسك، وليس السعة المفرطة للنموذج، هو السبب الرئيسي لفرط التخصيص في تقنية "الديناميكية لتمثيل غاوس ثلاثي الأبعاد" (Dynamic 3D Gaussian Splatting)، وتثبت أن إدخال "تنظيم الطاقة المرنة" لفرض سلاسة التشوه يقلص بشكل كبير فجوة الأداء بين التدريب والاختبار عبر المعايير المرجعية الاصطناعية والواقعية.
إنَّ RADIO-ViPE هو نظام تقدير موقع ورسم خرائط متزامن (SLAM) متعدد الوسائط، يعمل عبر الإنترنت، ومترابط وثيقاً، يتيح التأسيس الدلالي مفتوح المفردات والمدرك للهندسة في البيئات الديناميكية من خلال العمل مباشرة على فيديو RGB أحادي العدسة خام دون الحاجة إلى مدخلات مُعايرة، أو مستشعرات عمق، أو تهيئة مسبقة للوضعية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات يستخدم التعلم الواثق لتنقية التصنيفات المرضية النسيجية المشوشة ودمج فئات الخلايا الورمية، مما يؤدي إلى مصنف متعدد الفئات قوي بدقة 96% للتوجيه الجراحي للأورام الدبقية في الوقت الفعلي باستخدام تصوير عمر الفلورة.
تقترح هذه الورقة طريقة لتصنيف الملابس تحافظ على الخصوصية باستخدام نماذج "Vision Transformers" (ViT)، مما يتيح تحكماً آمناً في الراحة الحرارية المتمحورة حول شاغل المكان من خلال الحفاظ على دقة عالية في الصور المشفرة، وبذلك تتغلب على التدهور الشديد في الدقة الذي يصاحب عادةً مخططات تصنيف الصور التقليدية التي تحافظ على الخصوصية.
تقترح الورقة البحثية ViBE، وهو إطار عمل جديد لترميز الدماغ يستخدم مشفرًا تلقائيًا متغيرًا تلاففيًا مكانيًا-زمانيًا (TSC-VAE) وQ-Former لتعيين الميزات البصرية في فضاء كامن متوافق التوزيع، مما يتيح التوليد الفعال لإشارات MEG وEEG عالية الجودة من المحفزات البصرية.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل "البحث عن الإجماع" (SeeCo)، وهو إطار عمل جاهز للاستخدام ولا يتطلب تدريباً، يعمل على تعزيز التجزئة الدلالية للاستشعار عن بعد ذات المفردات المفتوحة من خلال إعادة معايرة النماذج ديناميكياً أثناء التشغيل عبر تعلم الإجماع الهندسي والدلالي لحل حالات الغموض الخاصة بالمشهد وتحسين تنشيط المقدمة.
تقترح هذه الورقة AdaAct، وهي شبكة لتجزئة الأفعال تحت إشراف ضعيف تستفيد من أولويات التفاعل بين الإنسان والشيء على مستوى الفيديو من خلال شبكة فائقة (HyperNetwork) لتكييف معلمات المشفر الزمني ديناميكيًا، مما يحل بفعالية حالات الغموض بين الأفعال المتشابهة.