⚡ electrical engineering

LUMINA: A Multi-Vendor Mammography Benchmark with Energy Harmonization Protocol

تقدم الورقة البحثية LUMINA، وهو معيار مرجعي للتصوير الشعاعي للثدي الرقمي كامل المجال ومتعدد البائعين، يتميز ببروتوكولات توحيد الطاقة وتوصيفات سريرية غنية لمعالجة محدودية البيانات وتحسين متانة نماذج الذكاء الاصطناعي ودقة تحديد المواقع عبر أنظمة الاستحواذ المتنوعة.

Hongyi Pan, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Baver Tutun, Emre Uysal, Ezgi Bulbul, Mehmet Fatih Doga (…)2026-03-17
🤖 AI

TopoCL: Topological Contrastive Learning for Medical Imaging

تقترح الورقة البحثية TopoCL، وهو إطار عمل مبتكر يعزز تعلم تمثيل الصور الطبية من خلال دمج الخصائص الطوبولوجية عبر تعزيزات طوبولوجية واعية، ومشفر طوبولوجي هرمي، ووحدة خليط خبراء تكيفية، محققاً تحسينات مستمرة في الأداء عبر طرق متعددة للتعلم التبايني ومجموعات بيانات طبية متنوعة.

Guangyu Meng, Pengfei Gu, Peixian Liang, John P. Lalor, Erin Wolf Chambers, Danny Z. Chen2026-03-17
💻 computer science

Fractal Autoregressive Depth Estimation with Continuous Token Diffusion

تقترح هذه الورقة إطار عمل للانتشار التكراري الذاتي البصري الكسوري يعالج تحديات تقدير العمق أحادي العين من خلال إعادة صياغته كعملية ذاتية التكرار من الخشن إلى الناعم عبر مقياس تالي باستخدام وحدة VCFR للاشتراط عبر الوسائط، والانتشار التنازلي المشروط لنمذجة الفضاء المستمر، وبنية كسورية تكرارية من أجل الكفاءة الحسابية.

Jinchang Zhang, Xinrou Kang, Guoyu Lu2026-03-17
🤖 machine learning

AdapterTune: Zero-Initialized Low-Rank Adapters for Frozen Vision Transformers

تقدم AdapterTune بنية محول منخفضة الرتبة ذات تهيئة صفرية لنماذج المحولات الرؤيوية المجمدة، مما يضمن استقرار التحسين من خلال البدء من الدالة سابقة التدريب مع توفير إطار عمل مبدئي لسعة المحول، محققةً أداء نقل فائق عبر مجموعات بيانات متعددة بعدد أقل بكثير من المعلمات القابلة للتدريب مقارً بالضبط الدقيق الكامل.

Salim Khazem2026-03-17
💻 computer science

A Skill-augmented Agentic Framework and Benchmark for Multi-Video Understanding

تقدم هذه الورقة MVX-Bench، وهو معيار شامل متعدد الفيديوهات يغطي 11 مهمة من مهام الرؤية الحاسوبية، وتقترح SAMA، وهو إطار عمل وكيل معزز بالمهارات يستفيد من الأدوات البصرية والتحقق الواعي بالصراع للتفوق بشكل كبير على النماذج الحالية في الاستنتاج المعقد متعدد الفيديوهات.

Yue Zhang, Liqiang Jing, Jia Li, Yapeng Tian, Xinya Du, Yunhui Guo, Vibhav Gogate2026-03-17
💻 computer science

Efficient Event Camera Volume System

تقدم الورقة البحثية نظام EECVS، وهو نظام حجمي لكاميرا الأحداث التكيفية يقضي على عيوب التجميع الزمني من خلال نمذجة الأحداث كنبضات مستمرة زمنياً واختيار استراتيجيات ضغط قائمة على التحويل مثالية ديناميكياً، محققاً بذلك دقة إعادة بناء فائقة، وأداءً في الوقت الفعلي، وقدرة استثنائية على التعميم عبر مجموعات البيانات لمهام الروبوتات اللاحقة.

Juan Camilo Soto, Ian Noronha, Saru Bharti, Upinder Kaur2026-03-17
🤖 AI

TrajMamba: An Ego-Motion-Guided Mamba Model for Pedestrian Trajectory Prediction from an Egocentric Perspective

تقترح الورقة البحثية نموذج TrajMamba، وهو نموذج Mamba موجه بحركة المركبة الذاتية، يتنبأ بفعالية بمسارات المشاة من منظور مركبة ذاتي عبر نمذجة الحركة النسبية المعقدة بين المركبة والمشاة بشكل صريح، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على مجموعتي بيانات PIE وJAAD.

Yusheng Peng, Gaofeng Zhang, Liping Zheng2026-03-17
📊 statistics

Riemannian Motion Generation: A Unified Framework for Human Motion Representation and Generation via Riemannian Flow Matching

تقدم هذه الورقة البحثية "توليد الحركة الريمانية" (RMG)، وهو إطار عمل موحد ينمذج الحركة البشرية على متشعب حاصل (product manifold) باستخدام مطابقة التدفق الريماني لتحقيق أداء رائد عبر الاستفادة من الخصائص الهندسية الجوهرية لتمثيل خالٍ من القياس وديناميكيات مستقرة.

Fangran Miao, Jian Huang, Ting Li2026-03-17
🤖 machine learning

Faster Inference of Flow-Based Generative Models via Improved Data-Noise Coupling

تقدم هذه الورقة البحثية LOOM-CFM، وهي طريقة مبتكرة تمدد النقل الأمثل للدفعة المصغرة عبر دورات التدريب لتحسين اقتران البيانات والضجيج في مطابقة التدفق الشرطي، مما يؤدي إلى تسريع الاستدلال وتحسين التوازن بين السرعة والجودة للنماذج التوليدية.

Aram Davtyan, Leello Tadesse Dadi, Volkan Cevher, Paolo Favaro2026-03-17
🔬 materials science

Benchmarking Machine Learning Approaches for Polarization Mapping in Ferroelectrics Using 4D-STEM

تقارن هذه الدراسة بين نماذج مختلفة من تعلم الآلة لأتمتة رسم خرائط الاستقطاب في مادة نيوبات البوتاسيوم والصوديوم الفيروكهربائية باستخدام بيانات المجهر الإلكتروني الماسح عبر تباين التداخل رباعي الأبعاد (4D-STEM)، مما يوضح أنه بينما تواجه التدريبات الاصطناعية فجوة نطاق بين المحاكاة والتجربة، فإن أنظمة تدريب محددة وطرقاً تعتمد على تحليل المكونات الرئيسية (PCA) يمكنها جسر هذه الفجوة، مع الكشف أيضاً عن أن أخطاء النماذج ترتبط بالعيوب البلورية.

Matej Martinc, Goran Dražič, Anton Kokalj, Katarina Žiberna, Janina Roknić, Matic Poberžnik, Sašo Džeroski, Andreja Benč (…)2026-03-17