12113 ورقة بحثية
يُعد CardiacMamba إطار عمل عادلاً وقوياً لتقدير معدل ضربات القلب عن بُعد، حيث يستفيد من نمذجة فضاء الحالة لدمج إشارات RGB وإشارات التردد اللاسلكي (RF)، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على مجموعة بيانات EquiPleth مع تقليل انحياز لون البشرة بشكل كبير والحفاظ على المرونة ضد تغيرات الإضاءة وتدهور أداء المستشعرات.
تقدم هذه الورقة البحثية "تدفق التمثيل" (representation flux) كقياس هندسي يربط بين إزاحة التمثيل الكامن والنسيان الكارثي، وتقترح FlowLess-R، وهي طريقة تنظيم لا تعتمد على بنية معينة تعمل على تخفيف النسيان من خلال تقييد تغيرات التمثيل أثناء التعلم المستمر.
تقترح هذه الورقة CLARA، وهو إطار عمل متعدد الوسائط جديد على مستوى المقطع (clip-level) يعزز الكشف عن الفيديوهات التي تحتوي على خطاب كراهية من خلال نمذجة الفيديوهات كسلاسل دقيقة التفاصيل مع محاذاة تكيفية، وتعلم تبايني للاعتمادات الزمنية، ومبررات مستمدة من نماذج اللغة والرؤية (VLM)، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته عبر مجموعات بيانات متعددة.
تقدم الورقة البحثية UI-Mate، وهو وكيل واجهة مستخدم رسومية (GUI) ذو أوزان مفتوحة يستفيد من حزمة تدريب قابلة للتوسع ومرتبطة بالبيئة، ومن تعلم العروض التوضيحية في السياق، لتحقيق أداء رائد في مهام استخدام الكمبيوتر طويلة المدى، مما يحسن بشكل كبير من الموثوقية ومعدلات النجاح مقارنة بنموذجه الأساسي.
يُعد SEER إطار عمل مبتكر يعزز كفاءة ودقة الاستدلال في السياقات الطويلة من خلال الاختيار الديناميكي للصور ذات الصلة بالاستعلام للمسح البصري واسترجاع النصوص التفصيلية فقط عند الضرورة، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية الحالية القائمة على النصوص والصور والنصوص فقط في اختبارات قياسية مثل LongBench.
يقدم البحث بروتوكول BagShift، الذي يوضح أن التغيرات في استراتيجيات اختيار الرقع (patch selection) أثناء النشر تغير بشكل كبير الأدلة التي تلاحظها نماذج التعلم متعدد المثيلات للشرائح الكاملة (whole-slide multiple-instance learning models)، مما يؤدي إلى تدهور كبير في الأداء ويسلط الضوء على الحاجة الماسة لتقييم كل من طرق الحفاظ على المختار (selector preservation) وطرق التجميع (aggregation methods) بما يتجاوز مجرد أعداد الرقع.
تقدم الورقة البحثية ReRef-3D، وهو معيار شامل يتكون من أكثر من 33,000 تعليمات موجهة لغوياً لإعادة ترتيب المشاهد ثلاثية الأبعاد، والذي يقيم النماذج بناءً على قدرتها على توليد مواضع صالحة فيزيائياً تستوفي العلاقات المكانية، مما يكشف أن النماذج الحالية الرائدة تعاني بشكل كبير مع الاستدلال العلاقاتي المعقد والقيود الفيزيائية.
تتناول هذه الورقة نقص المعايير المرجعية لإدراك النطاق الديناميكي العالي (HDR) في الأنظمة الروبوتية متعددة المستشعرات من خلال تقديم مجموعة بيانات واسعة النطاق واقعية وافتراضية إلى جانب DMEB، وهي طريقة جديدة لـ HDR بلقطة واحدة تستفيد من تعريض متعدد المشاهد موجه بالعمق لتحقيق تصوير قوي تحت ظروف الإضاءة القاسية.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل TR-GS، وهو إطار عمل جديد للتصوير الحجمي للأشعة المقطعية عالي الدقة من منظور ضيق، يعمل على تعزيز المتانة ضد الملاحظات غير الموثوقة عن طريق استبدال بدائيات غاوس القياسية ببدائيات توزيع "تي" لستودنت القابلة للإسقاط، ودمج نموذج ثقة الشعاع لتنظيم درجات حريتها بشكل تكيفي، واستخدام تنظيم المويجات الموجه بالثقة لتحقيق التوازن بين الحفاظ على التفاصيل وكبح الضجيج.
تقترح هذه الورقة إطار عمل SUGFW+، وهو إطار لوزن الميزات الموجه بعدم اليقين يستفيد من نموذج "Segment Anything Model" (SAM) لدمج حساب عدم اليقين على مستوى الرقعة، وتجميع الميزات التمييزية على مستوى الصورة، واستراتيجية الاختيار الجشعة لتحقيق تعلم نشط في حالة البداية الباردة هو الأفضل حالياً في تقسيم الصور الطبية في ظل ميزانيات التوسيم المنخفضة.