12553 ورقة بحثية
تُعد StreamMeCo إطار عمل فعال لفهم الفيديو المتدفق، حيث يقلل من عبء الذاكرة ويحسن سرعة الاسترجاع من خلال توظيف أخذ عينات الحد الأدنى والأقصى الخالي من الحواف وتقليم الأوزان المدرك للحواف لضغط رسوم الذاكرة البيانية، مع استخدام آلية استرجاع تعتمد على التحلل الزمني للحفاظ على الدقة أو حتى تعزيزها.
تُعد BlendFusion إطار عمل مفتوح المصدر وقابل للتوسع، يقوم بتوليد مجموعات بيانات صور وتسميات توضيحية اصطناعية عالية الجودة من مشاهد ثلاثية الأبعاد باستخدام تتبع المسار ووضع الكاميرا المتمحور حول الأشياء للتخفيف من حدة اضطراب التهام النموذج (MAD) في تدريب نماذج الانتشار.
تقدم هذه الورقة "ImageProtector"، وهي طريقة من جانب المستخدم تقوم بتضمين اضطرابات بصرية غير مرئية تقريبًا في الصور لاستحثاث استجابات الرفض في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط، مما يمنع بفعالية الاستخراج غير المصرح به للمعلومات الحساسة مع إظهار المتانة ضد الإجراءات المضادة الشائعة.
تقدم هذه الورقة تحدي NTIRE 2026 الثالث لنموذج استعادة أي صورة (RAIM)، والذي وضع معياراً لدمج الصور متعددة التعريض في المشاهد الديناميكية لمعالجة عيوب مثل التخيل (ghosting) وعدم المحاذاة، مما جذب 114 فريقاً و987 مشاركة لتعزيز قدرات تصوير المدى الديناميكي العالي (HDR).
تقدم الورقة البحثية SiMing-Bench، وهو أول معيار لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط على الحكم على الصحة الإجرائية من خلال تتبع كيفية تحديث التفاعلات المستمرة لحالات المهارات السريرية، مما يكشف أن النماذج الحالية تعاني بشكل كبير من هذا التقييم الدقيق القائم على المعايير رغم ظهورها بمظهر الكفاءة في التقييمات العالمية العامة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم تمثيل مركزي للأجسام وغير مرتبط بالمشهد لتقنية "Gaussian Splatting" ثلاثية الأبعاد، يستخدم وحدة تعلم مركزية للأجسام عالمية مدربة مسبقاً وكتاب رموز (codebook) للأجسام غير مرتبط بالمشهد لتمكين تحديد الأجسام وتقسيمها بشكل غير مُشرف ومتسق عبر المشاهد والزوايا المختلفة دون الحاجة إلى ضبط دقيق لكل مشهد أو محاذاة معقدة للأقنعة.
تقترح هذه الورقة نموذج الانتشار الواعي بالتردد لمطابقة الهياكل العظمية والنصوص (FDSM)، وهو إطار عمل مبتكر يدمج وحدات المتبقي الطيفي، وفقدان الطيف التكيفي، والتجريد الدلالي القائم على المنهج الدراسي للتغلب على الانحياز الطيفي لنماذج الانتشار وتحقيق أداء رائد في التعرف على حركات الهيكل العظمي بنمط الصفر (zero-shot).
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتقطير المعرفة عبر الوسائط ينقل هياكل البيئات النسيجية الغنية المستمدة من النسخ المكاني إلى النماذج التي تعتمد على الهيستولوجيا فقط، مما يتيح التحديد الدقيق للمناطق النسيجية ذات المعنى البيولوجي باستخدام صور صبغة الهيماتوكسيلين والإيوسين (H&E) الوفيرة دون الحاجة إلى بيانات النسخ الجيني عند الاستنتاج.
تقترح هذه الورقة إطار عمل توليدي ثلاثي الأبعاد متعدد الوسائط ومرتكز على الفيزياء، يستفيد من الحس العميق وإشارات اللمس متعددة الاتصال لتحقيق إعادة بناء موضوعي للأجسام وتقدير وضعيتها بمقياس متري في ظل وجود حجب يدوي شديد، متفوقة بشكل كبير على النماذج المرجعية التي تعتمد على الرؤية فقط من خلال تقليل الغموض وضمان الاتساق الفيزيائي عبر أهداف قائمة على الفيزياء وتوجيه فك التشفير القابل للتفاضل.
يُعد CLIP-Inspector إطار عمل للكشف عن الأبواب الخلفية على مستوى النموذج لنموذج CLIP المضبط عبر التوليف الدقيق للمطالبات، والذي يستخدم عكس المحفزات خارج نطاق التوزيع لتحديد السلوكيات الخبيثة في بيئات تعلم الآلة كخدمة (MLaaS) شبه النزيهة، ومن ثم إصلاح النماذج المخترقة.