12498 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية LingBot-Map، وهو نموذج تأسيسي ثلاثي الأبعاد ذو تغذية أمامية يتميز بمحول سياق هندسي مع آليات انتباه متخصصة لتأريض الإحداثيات، والإشارات الكثيفة، وتصحيح الانجراف، والذي يحقق أداءً فائقاً في إعادة البناء ثلاثي الأبعاد المتدفق مع اتساق زمني وكفاءة عالية عند حوالي 20 إطاراً في الثانية.
إن SpatialEvo هو إطار عمل ذاتي التطور للاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد يستفيد من البيئات الهندسية الحتمية لتوليد حقائق أرضية خالية من الضجيج من مشاهد غير مصنفة، مما يُمكّن سياسة مشتركة بين السائل والمحلل تتطور ديناميكيًا من خلال التغذية الراجعة الفيزيائية الموضوعية بدلاً من الإجماع النمذجي المعرض للخطأ.
تقدم هذه الورقة البحثية \name، وهو إطار عمل لضغط الفيديو الفائق يجمع بين الضغط القابل للتعلم على مستوى الرموز (token-level) والضغط المشروط بالأسئلة على مستوى الإطارات (frame-level) مع آليات الانتباه المحلي لتمكين نماذج الرؤية واللغة من معالجة عدد أكبر بكثير من الإطارات مع تحسين الدقة مع استخدام الحد الأدنى من بيانات الضبط الدقيق الخاضعة للإشراف.
تقترح هذه الورقة مخطط "إسقاط التسمية" (label dropout) مبتكرًا لمنع التعلم المختصر الناتج عن تحولات النطاق والتسمية الجزئية في تقسيم صور صدى القلب متعددة المجموعات، مما يحسن بشكل كبير من متانة النموذج ودرجات "دايس" (Dice scores) مقارنة بالتدريب الساذج باستخدام دالات الفقد المعدلة.
تقدم الورقة البحثية GaNI، وهو إطار عمل عصبي للرندرة العكسية ثنائي المراحل يعيد بناء الهندسة، والوضاءة (albedo)، والخشونة من صور الضوء والكاميرا المتزامنة عبر تقديم تقنيات محددة للتعامل مع الإضاءة القريبة من المجال، والانعكاسات المرآتية القوية، ومصادر الضوء المتحركة في المشاهد متعددة الأجسام.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم التجميع القائم على عدم اليقين يسمى "Streaming"، والذي يستفيد من تباين التجزئة لوزن المصنفات ويقدم مقياس "معامل النهاية" (End Coefficient)، محققاً أداءً عاماً هو الأفضل في فئته مع تحسين دقة تجزئة الرنين المغناطيسي للقلب بشكل كبير عند شرائح النهايات الصعبة في مجموعتي بيانات ACDC وM&Ms.
تقدم هذه الورقة نظاماً ذكياً منخفض استهلاك الطاقة ومستقلاً عن الشبكة يجمع بين الرؤية الحاسوبية YOLOv5-MobileNet ورذاذ الدببة الذي يعمل بالطاقة الشمسية للتخفيف بفعالية واستدامة من الصراعات بين البشر والدببة في هضبة التبت، محققاً دقة كشف عالية وردعاً ميدانياً ناجحاً دون إنذارات كاذبة.
تقدم هذه الورقة البحثية FG-BMK، وهو معيار مرجعي شامل يتكون من 1.01 مليون سؤال و0.33 مليون صورة، لتقييم قدرات فهم الصور دقيقة التفاصيل لاثني عشر نموذجاً من نماذج الرؤية واللغة الكبيرة بشكل منهجي، مما يكشف عن قيود حرجة في التعرف الدلالي والتمثيل الميزاتي مع تقديم توجيهات لتطوير النماذج في المستقبل.
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج التشفير التلقائي المتغير للانتشار المنفصل (VADD)، وهو إطار عمل مبتكر يعزز نماذج الانتشار المقنع من خلال دمج نمذجة المتغيرات الكامنة لالتقاط الارتباطات بين الأبعاد، مما يحسن جودة العينات بشكل كبير مع عدد قليل من خطوات إزالة الضجيج عبر مهام توليد الصور والنصوص.
تقدم هذه الورقة البحثية FlexMerge، وهو إطار عمل جديد يعتمد على عدم استخدام البيانات لتوحيد خوارزميات دمج متعددة لتوليد نماذج ذات أحجام متفاوتة بمرونة، مما يكشف أن النماذج المدمجة الأكبر حجمًا بشكل متواضع تحسن الدقة بشكل ملحوظ، وأن ترتيب أداء الخوارزميات يتغير مع زيادة حجم النموذج، مما يؤسس بُعدًا تصميميًا جديدًا للتنقل في المفاضلة بين الدقة والحجم.