12452 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة نموذجاً بديلاً (surrogate model) من نوع U-Net يعتمد على التعلم العميق والمُحسَّن، والذي يتنبأ بكفاءة ودقة بمستويات حد فيضان المياه القصوى لحوض ووبر (Wupper) في ألمانيا، مما يوفر بديلاً قابلاً للتطبيق حوسبياً للمحاكاة الهيدروليكية التقليدية كثيفة الاستهلاك للموارد.
تقترح هذه الورقة نهجاً جديداً لا يتطلب تدريباً يعمل على تعزيز النماذج اللغوية الكبيرة القياسية المعتمدة على بيانات RGB فقط عبر بيانات الاستشعار عن بعد متعددة الأطياف، وذلك من خلال تكييف المدخلات غير المعتمدة على RGB وحقن تسلسل استدلالي (Chain-of-Thought) خاص بالمجال، مما يحقق مكاسب قوية في أداء التعلم الصفري دون الحاجة إلى تدريب نماذج متخصصة.
تقدم هذه الورقة تقنية "إسقاط التدرج غير المتعلم" (Projected Gradient Unlearning - PGU) لنماذج الانتشار من النص إلى الصورة، وهي تقنية تقوية لاحقة تقوم بإسقاط تحديثات التدرج في المتمم المتعامد لتنشيطات المفاهيم المراد الاحتفاظ بها لمنع استعادة المفاهيم بفعالية أثناء عمليات الضبط الدقيق اللاحقة، مع تقليل التكاليف الحسابية بشكل كبير مقارنة بالطرق الحالية.
تُعد StyleVAR طريقةً للتحكم في نقل نمط الصور تعتمد على النمذجة ذاتية الانحدار البصرية مع آلية انتباه متقاطع مدمجة وتدريب ثنائي المرحلة (الضبط الدقيق الخاضع للإشراف يليه التعلم المعزز القائم على GRPO) لتحقيق أداء فائق في الحفاظ على البنية الدلالية مع نقل الأنسجة عبر معايير قياس متنوعة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للضبط الدقيق التبايني الموجه من قبل الخبراء، والذي يدمج السلبيات الصعبة المستندة إلى المعلومات السريرية في التعلم متعدد المثيلات على مستوى الشريحة لتحسين دقة تصنيف أورام الدماغ لدى الأطفال من صور الهيستوباثولوجيا للشرائح الكاملة في ظل ظروف ندرة البيانات وعدم توازن الفئات.
تقدم هذه الورقة إطار عمل مبتكر يسخر نماذج لغوية كبيرة متعددة الوسائط، تم ضبطها وتنقيتها، لتقييم حالة المباني والسمات السكنية تلقائياً وبكفاءة على مستوى البلاد باستخدام صور "جوجل ستريت فيو"، محققةً دقة عالية تضاهي المقيمين البشريين مع تقليل التكاليف الحسابية وجهد التصنيف بشكل كبير.
تقدم الورقة البحثية نموذج WFM (مطابقة التدفق المويجي)، وهو نموذج مطابقة تدفق ثلاثي الأبعاد عالي الكفاءة يقوم بتخليق صور رنين مغناطيسي متعددة الأنماط فائقة السرعة وعالية الجودة في خطوة أو خطوتين فقط من خلال الاستفادة من الأولويات الهيكلية في فضاء المويجات، مما يحقق جودة تقارب جودة نماذج الانتشار مع تسريع يتراوح بين 250 إلى 1000 ضعف وتقليل كبير في عدد المعلمات من أجل النشر السريري العملي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعزيز البيانات يعتمد على التلدين الاحتمالي، يقوم بتخليق مشاهد تحت مائية مزدحمة وواقعية لتحسين أداء الكشف عن الأجسام الكثيفة لنماذج YOLOv10 بشكل كبير في البيئات الواقعية الصعبة.
تقدم هذه الورقة البحثية "Sparse Forcing"، وهي آلية انتباه متناثرة أصلية قابلة للتدريب مقترنة بنواة وحدة معالجة رسومات فعالة (PBSA)، والتي تستفيد من ملاحظة أن عمليات التوليد التكراري لانتشار النماذج (autoregressive diffusion rollouts) تتركز على كتل بارزة مستمرة لتحسين جودة توليد الفيديو طويل المدى وتقليل زمن تأخير فك التشفير واستهلاك الذاكرة بشكل كبير في آن واحد.
تُعد ImageHD مسرعاً يعتمد على مصفوفة بوابات منطقية قابلة للبرمجة (FPGA) يتيح التعلم المستمر للبيانات المرئية على الأجهزة بكفاءة في استهلاك الطاقة وفي الوقت الفعلي، وذلك عبر الجمع بين مستخرج سمات لشبكة عصبية تلافيفية مكممة وبنية حوسبة فائقة الأبعاد مدركة للأجهزة تلغي عمليات التحسين التكرارية المكلفة والتسلسلات الهرمية المعقدة للذاكرة.