💻 computer science

Learning Neural Parametric 3D Breast Shape Models for Metrical Surface Reconstruction From Monocular RGB Videos

تقدم هذه الورقة liRBSM، وهو مسار عمل منخفض التكلفة ومفتوح المصدر يستفيد من نموذج بارامتري عصبي ضمني محلي لإعادة بناء هندسة ثلاثية الأبعاد دقيقة وصحيحة مترياً للثدي من مقاطع فيديو RGB أحادية العدسة بهوامش خطأ تقل عن 2 مم.

Maximilian Weiherer, Antonia von Riedheim, Vanessa Brébant, Bernhard Egger, Christoph Palm2026-03-30
💻 computer science

BeetleFlow: An Integrative Deep Learning Pipeline for Beetle Image Processing

تُعد BeetleFlow مساراً تكاملياً للتعلم العميق يعمل على أتمتة عمليات الكشف، والفرز، والتجزئة المورفولوجية دقيقة التفاصيل للخنافس في صور الصواني باستخدام نماذج قائمة على المحولات وتقنيات الرؤية واللغة لتسريع الأبحاث الحشرية واسعة النطاق.

Fangxun Liu, S M Rayeed, Samuel Stevens, Alyson East, Cheng Hsuan Chiang, Colin Lee, Daniel Yi, Junke Yang, Tejas Naik (…)2026-03-30
💻 computer science

ERMoE: Eigen-Reparameterized Mixture-of-Experts for Stable Routing and Interpretable Specialization

تقترح الورقة البحثية بنية ERMoE، وهي بنية "خليط من الخبراء" (Mixture-of-Experts) متفرقة تستبدل آليات البوابات التقليدية بـ "درجات الأساس الذاتي المدركة للمحتوى" (content-aware Eigenbasis Scores) المستمدة من أسس ذاتية متعامدة متعلمة، مما يلغي الحاجة إلى خسائر التوازن المساعدة مع تحقيق أداء رائد وتخصص خبراء قابل للتفسير عبر مهام الرؤية والتصوير الطبي.

Anzhe Cheng, Shukai Duan, Shixuan Li, Chenzhong Yin, Mingxi Cheng, Heng Ping, Tamoghna Chattopadhyay, Sophia I Thomopoul (…)2026-03-30
💻 computer science

UniSER: A Foundation Model for Unified Soft Effects Removal

يُعد UniSER نموذجاً تأسيسياً يوحد عملية إزالة التأثيرات الناعمة المتنوعة مثل توهج العدسة، والضباب، والظلال، والانعكاسات، من خلال الاستفيد من طبيعتها المشتركة كعوائق شبه شفافة، مستخدماً مجموعة بيانات ضخمة مكونة من 3.8 مليون زوج ومسار تدريب لنموذج "ديفيوجن ترانسفورمر" (Diffusion Transformer) مُصمم خصيصاً لتحقيق استعادة فائقة وعالية الدقة مقارنة بالنماذج المتخصصة والعامة على حد سواء.

Jingdong Zhang, Lingzhi Zhang, Qing Liu, Mang Tik Chiu, Connelly Barnes, Yizhou Wang, Haoran You, Xiaoyang Liu, Yuqian Z (…)2026-03-30
💬 NLP

When to Think and When to Look: Uncertainty-Guided Lookback

تكشف هذه الورقة أن التفكير المفرط في نماذج اللغة والرؤية الكبيرة يؤدي غالباً إلى أخطاء تجاهل الصور، وتقترح استراتيجية "النظر إلى الوراء الموجه بالشك" الخالية من التدريب، والتي تحفز النماذج ديناميكياً على إعادة فحص الصورة عندما تكون غير متيقنة، مما يحقق أداءً هو الأفضل حالياً في معايير الاستدلال البصري.

Jing Bi, Filippos Bellos, Junjia Guo, Yayuan Li, Chao Huang, Yolo Y. Tang, Luchuan Song, Susan Liang, Zhongfei Mark Zhan (…)2026-03-30
💻 computer science

EOGS++: Earth Observation Gaussian Splatting with Internal Camera Refinement and Direct Panchromatic Rendering

يعمل EOGS++ على تطوير تقنية "Gaussian Splatting" لمراقبة الأرض من خلال تمكين الرندرة البانكروماتية المباشرة من صور الأقمار الصناعية الخام، ودمج الضبط الحزمي الداخلي عبر التدفق البصري لتنقيح وضعيات الكاميرا، ودمج تقنيات التحسين لتحقيق جودة إعادة بناء ودقة هندسية هي الأفضل في فئتها على مجموعات البيانات المرجعية.

Pierrick Bournez, Luca Savant Aira, Thibaud Ehret, Gabriele Facciolo2026-03-30
🤖 AI

Any4D: Open-Prompt 4D Generation from Natural Language and Images

تقترح الورقة البحثية نماذج العالم المتجسدة الأولية (PEWM)، وهو إطار عمل يتغلب على تحديات ندرة البيانات وتوليد المهام طويلة المدى في الذكاء الاصطادي المتجسد من خلال تفكيك المهام المعقدة إلى حركات أولية دقيقة موجهة بواسطة مخطط نموذج لغوي بصري (VLM) معياري وآلية خريطة حرارية للبداية والهدف، مما يتيح تحكماً روبوتياً قابلاً للتوسع، وقابلاً للتفسير، وعام الغرض.

Hao Li, Qiao Sun2026-03-30
💻 computer science

Smol-GS: Compact Representations for Abstract 3D Gaussian Splatting

تقدم الورقة البحثية Smol-GS، وهي طريقة مبتكرة تحقق أداءً رائدًا في ضغط التخزين لتقنية Gaussian Splatting ثلاثية الأبعاد مع الحفاظ على جودة رندر عالية من خلال استخدام ترميز موضعي مشتق من الأشجار الثمانية (octree)، وضغط ميزات قائم على الإنتروبيا، وهيكل هرمي مكعب (voxel) متكرر لترميز الإحداثيات.

Haishan Wang, Mohammad Hassan Vali, Arno Solin2026-03-30
💬 NLP

StreamGaze: Gaze-Guided Temporal Reasoning and Proactive Understanding in Streaming Videos

تقدم هذه الورقة البحثية StreamGaze، وهو أول معيار مرجعي مُصمم لتقييم كيفية استفادة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من إشارات نظرات البشر للاستنتاج الزمني والتنبؤ الاستباقي بالنوايا في مقاطع الفيديو المتدفقة، مما يكشف عن فجوات كبيرة في الأداء بين النماذج الحالية والقدرات البشرية.

Daeun Lee, Subhojyoti Mukherjee, Branislav Kveton, Ryan A. Rossi, Viet Dac Lai, Seunghyun Yoon, Trung Bui, Franck Dernon (…)2026-03-30
🤖 machine learning

CLARITY: Medical World Model for Guiding Treatment Decisions by Modeling Context-Aware Disease Trajectories in Latent Space

يُعد CLARITY نموذجاً عالمياً طبياً مبتكراً يتنبأ بمسارات الأمراض الفردية في فضاء كامن مهيكل من خلال دمج السياقات الزمنية والسريرية، مما يتيح تنبؤات مشروطة بالعلاج ووفية فسيولوجياً تتفوق على الأساليب الحالية في تخطيط علاج الأورام.

Tianxingjian Ding, Yuanhao Zou, Chen Chen, Mubarak Shah, Yu Tian2026-03-30