🤖 AI

Generating Satellite Imagery Data for Wildfire Detection through Mask-Conditioned Generative AI

تُثبت هذه الورقة أن نموذج التأسيس القائم على الانتشار، EarthSynth، يمكنه بفعالية تخليق صور أقمار صناعية واقعية لما بعد حرائق الغابات من خلال التكييف مع أقنعة الحرق عبر مسار معالجة لإعادة الرسم (inpainting)، مما يعالج ندرة البيانات المصنفة لأنظمة الكشف عن حرائق الغابات القائمة على التعلم العميق.

Valeria Martin, K. Brent Venable, Derek Morgan2026-04-06
🤖 AI

An Explainable Vision-Language Model Framework with Adaptive PID-Tversky Loss for Lumbar Spinal Stenosis Diagnosis

تقدم هذه الورقة إطار عمل لنموذج رؤية ولغة قابل للتفسير يستخدم وحدة الانتباه المتقاطع للرقع المكانية وفقدان "تفيرسكي-PID" التكيفي المبتكر لتحقيق تشخيص عالي الدقة وقابل للتفسير وتوليد تقارير مؤتمتة لتضيق العمود الفقري القطني من صور الرنين المغناطيسي، مما يعالج بفعالية تحديات عدم توازن الفئات والدقة المكانية في البيئات السريرية.

Md. Sajeebul Islam Sk., Md. Mehedi Hasan Shawon, Md. Golam Rabiul Alam2026-04-06
🤖 machine learning

WSVD: Weighted Low-Rank Approximation for Fast and Efficient Execution of Low-Precision Vision-Language Models

تقدم الورقة البحثية طريقة (WSVD)، وهي طريقة مبتكرة تطبق تقريب الرتبة المنخفضة القائم على الأهمية ودقيق التفاصيل، مدمجاً مع التكميم لتسريع نماذج الرؤية واللغة منخفضة الدقة بشكل كبير، محققةً تسريعاً في فك التشفير يتجاوز 1.8 ضعفاً مع الحفاظ على الدقة.

Haiyu Wang, Yutong Wang, Jack Jiang, Sai Qian Zhang2026-04-06
🤖 AI

Smart Transfer: Leveraging Vision Foundation Model for Rapid Building Damage Mapping with Post-Earthquake VHR Imagery

تقدم هذه الورقة البحثية "Smart Transfer"، وهو إطار عمل مبتكر للذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) يستفيد من نماذج الرؤية التأسيسية واستراتيجيات نقل مبتكرة (التجميع القائم على البكسل والثلاثي المعاقب بالمسافة) لتمكين رسم خرائط سريعة ومعممة لأضرار المباني من صور ما بعد الزلازل، مما يعالج الحاجة الماسة للاستجابة الفعالة للكوارث خلال "الـ 72 ساعة الذهبية".

Hao Li, Liwei Zou, Wenping Yin, Gulsen Taskin, Naoto Yokoya, Danfeng Hong, Wufan Zhao2026-04-06
🤖 AI

MOMO: Mars Orbital Model Foundation Model for Mars Orbital Applications

تقدم الورقة البحثية MOMO، وهو أول نموذج تأسيسي متعدد المستشعرات للاستشعار عن بعد للمريخ، والذي يستفيد من استراتيجية "خسارة التحقق المتساوية" (Equal Validation Loss) المبتكرة لدمج التمثيلات من مستشعرات HiRISE وCTX وTHEMIS، محققاً أداءً فائقاً عبر تسع مهام تابعة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Mirali Purohit, Bimal Gajera, Irish Mehta, Bhanu Tokas, Jacob Adler, Steven Lu, Scott Dickenshied, Serina Diniega, Brian (…)2026-04-06
⚡ electrical engineering

Task-Guided Prompting for Unified Remote Sensing Image Restoration

تقدم هذه الورقة البحثية TGPNet، وهو إطار عمل موحد لترميم صور الاستشعار عن بعد يستخدم استراتيجية تلميح مبتكرة موجهة للمهام للتعامل بفعالية مع أنواع التدهور المتنوعة عبر أطياف متعددة ضمن بنية تكيفية واحدة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في كل من سيناريوهات المهام المتعددة وسيناريوهات التدهور المركب.

Wenli Huang, Yang Wu, Xiaomeng Xin, Zhihong Liu, Jinjun Wang, Ye Deng2026-04-06
🤖 AI

LumaFlux: Lifting 8-Bit Worlds to HDR Reality with Physically-Guided Diffusion Transformers

يُعد LumaFlux محول انتشار (diffusion transformer) مبتكرًا موجهًا فيزيائيًا وإدراكيًا، يستفيد من مجموعة بيانات ضخمة من محتوى SDR وHDR ونماذج تكييف متخصصة لتحقيق إعادة بناء فائقة ومستقرة لمحتوى SDR بـ 8 بت إلى محتوى HDR بـ 10 بت، متفوقًا بذلك على طرق تحويل النطاق الديناميكي العكسي الحالية في دقة السطوع وأمانة الألوان.

Shreshth Saini, Hakan Gedik, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik2026-04-06
⚡ electrical engineering

Adaptive Local Frequency Filtering for Fourier-Encoded Implicit Neural Representations

تقترح هذه الورقة طريقة تصفية تردد محلية تكيفية للتمثيلات العصبية الضمنية المشفرة بـ "فوريه"، والتي تستخدم معاملاً متغيراً مكانياً لتعديل مكونات التردد ديناميكياً، مما يؤدي إلى تحسين جودة إعادة البناء وسرعة التقارب للإشارات ذات الأطياف المتغيرة مكانياً، مع تقديم رؤى قابلة للتفسير من خلال تحليل "نواة مماس نيورال".

Ligen Shi, Jun Qiu, Yuhang Zheng, Chang Liu2026-04-06
🤖 machine learning

Toward an Artificial General Teacher: Procedural Geometry Data Generation and Visual Grounding with Vision-Language Models

تتناول هذه الورقة فشل نماذج الرؤية واللغة الحالية في التعامل مع المخططات الهندسية من خلال تقديم محرك بيانات إجرائي مؤتمت بالكامل يولد 200,000 مثال تدريبي اصطناعي، مما يمكّن نموذجاً مضبوطاً بدقة من تحقيق دقة عالية في التأسيس البصري ويؤسس لقاعدة للمعلمين الاصطناعيين العامين في تعليم الهندسة.

Hai Nguyen-Truong, Alper Balbay, Tunga Bayrak2026-04-06
🤖 machine learning

Learning from Synthetic Data via Provenance-Based Input Gradient Guidance

تقترح هذه الورقة إطار تعلم يستفيد من معلومات المصدر (provenance) المستمدة من البيانات الاصطناعية لتوجيه تدرجات المدخلات، مما يؤدي إلى كبح الاعتماد على المناطق غير المستهدفة وتعزيز قدرة النموذج على تعلم تمثيلات تمييزية تركز على الأجسام المستهدفة.

Koshiro Nagano, Ryo Fujii, Ryo Hachiuma, Fumiaki Sato, Taiki Sekii, Hideo Saito2026-04-06