12553 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل متعدد الوسائط مدفوعاً بالحالات من أجل الأدلة الجنائية الرقمية، والذي يعزز الكشف عن خطاب الكراهية والتهديد عبر الاختيار الديناميكي بين تحليل النصوص، أو الدمج متعدد الوسائط، أو الاستدلال القائم على الصور فقط بناءً على التكوين المحدد للأدلة غير المتجانسة، مما يضمن إمكانية التتبع الجنائي ويتجنب افتراضات الوسائط غير المبررة.
تقدم هذه الورقة البحثية WildDet3D، وهي بنية موحدة مدركة للهندسة قادرة على التعامل مع أنماط متنوعة من المطالبات وإشارات العمق المساعدة، إلى جانب إنشاء WildDet3D-Data، أكبر مجموعة بيانات مفتوحة للكشف ثلاثي الأبعاد حتى الآن، مما يضع معاً أداءً جديداً هو الأفضل في فئته في مجال الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد أحادية العدسة في العالم المفتوح.
تقدم هذه الورقة VOLTA، وهو إطار عمل للتعلم العميق خفيف الوزن وحتمي يحقق معايرة فائقة ودقة تنافسية عبر مختلف مجموعات البيانات وتحولات التوزيع من خلال الاعتماد فقط على مشفر عميق، ونماذج أولية قابلة للتعلم، وتدرج درجة الحرارة اللاحق، مما يثبت أن الخسائر المساعدة المعقدة غالبًا ما تكون غير ضرورية للتقدير الفعال لعدم اليقين.
تقدم هذه الورقة البحثية الاستدلال الموحد لعدم اليقين متعدد الوسائط (UMUI)، وهو مهمة جديدة تتطلب استدلالاً احتماليًا معايرًا عبر الوسائط النصية والصوتية والمرئية، وتقترح نموذج CLUE الذي يحقق أداءً هو الأفضل في فئته بمعلمات أقل بكثير من النماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج RS-OVC، وهو أول نموذج عدّ مفتوح المفردات لصور الاستشعار عن بعد، والذي يتيح الكشف والعد الدقيق لفئات كائنات جديدة وغير مرئية باستخدام التكييف النصي أو البصري فقط، مما يتغلب على قيود الطرق التقليدية المقتصرة على مجموعات كائنات محددة مسبقاً.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق مكون من مرحلتين يجمع بين شبكة Faster R-CNN للكشف عن الأجسام ونموذج MLP معزز بآلية المحولات (Transformer) للنمذجة الزمنية لتتبع تكسر الأربطة تلقائياً، وإعادة بناء سلالات الأصل والفرع، وقياس إحصائيات التجزؤ في تفكك الصفائح السائلة، متجاوزةً بذلك قيود طرق التتبع التقليدية في التعامل مع أحداث التجزؤ من نوع "واحد إلى كثير".
إن SIC3D هو مسار توليد من نص إلى ثلاثي الأبعاد مكون من مرحلتين، يعتمد على الصور كشرط، ويستخدم تقنية Gaussian Splatting ثلاثية الأبعاد لتعزيز الدقة الهندسية والالتزام بالنمط عبر تقديم فقدان تباين الأنماط المتغير (Variational Stylized Score Distillation) المبتكر لنقل أنماط الصور المرجعية بفعالية مع التخفيف من صراعات الهندسة والمظهر.
تقدم الورقة البحثية PHONSSM، وهو نموذج فضاء الحالة (State Space Model) يستفيد من التركيب الفونولوجي للغات الإشارة من خلال انتباه رسومي مرتكز تشريحياً وتحليل صريح للتغلب على إخفاقات توسع المفردات، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على مجموعات بيانات لغة الإشارة الأمريكية واسعة النطاق مع قدرات فائقة في نقل التعلم في حالات التعلم بلقطات قليلة والتعلم الصفري.
تقدم هذه الورقة البحثية PSIRNet، وهي طريقة للتعلم العميق تعمل على إعادة بناء صور رنين مغناطيسي للقلب بجودة تشخيصية لتعزيز الغادولينيوم المتأخر أثناء التنفس الحر من خلال عملية استحواذ واحدة مدتها نبضتان قلبيتان، مما يحقق اختزالاً في وقت الفحص يتراوح بين 8 إلى 24 ضعفاً مع إظهار جودة صورة متفوقة أو مكافئة للطرق التقليدية المصححة للحركة.
تقدم الورقة البحثية R2G، وهي مجموعة معيارية شاملة لتقييم رسوم الدوائر متعددة الرؤى، والتي توحد خمس تمثيلات مدركة للمراحل عبر 30 نواة ملكية فكرية مفتوحة المصدر لفصل خيارات التمثيل عن اختيار النموذج، مما يكشف أن اختيار الرؤية وعمق وحدة فك التشفير أكثر أهمية من بنية الشبكة العصبية الرسومية (GNN) لتحقيق دقة عالية في مهام التصميم الفيزيائي.