👁️ Category

cs.CV

13091 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Learning Under Extreme Data Scarcity: Subject-Level Evaluation of Lightweight CNNs for fMRI-Based Prodromal Parkinsons Detection

تُظهر هذه الدراسة أنه في سياق الندرة الشديدة للبيانات للكشف عن مرحلة ما قبل ظهور أعراض مرض باركنسون باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، فإن فرض تقييم صارم على مستوى الخاضعين للدراسة يكشف عن تسرب شديد للمعلومات في التقسيمات القياسية على مستوى الصور، ويُظهر أن النماذج خفيفة الوزن مثل MobileNet V1 تعمم بشكل أكثر موثوقية من البنيات الأكثر عمقاً.

Naimur Rahman2026-03-03
🤖 AI

NovaLAD: A Fast, CPU-Optimized Document Extraction Pipeline for Generative AI and Data Intelligence

تُعد NovaLAD خط أنابيب استخراج مستندات سريعاً ومُحسّناً للمعالجات المركزية (CPU)، حيث يستفيد من نماذج YOLO المتزامنة، والتجميع القائم على القواعد، والمعالجة الانتقائية لنماذج الرؤية اللغوية الكبيرة (Vision LLM) لتحويل المستندات غير المهيكلة إلى تنسيقات مهيكلة بدقة تضاهف أحدث المعايير في اختبار DP-Bench، مما يُمكّن تطبيقات الذكاء الاصطائي التوليدي بكفاءة دون الحاجة إلى أجهزة معالجة رسومية (GPU).

Aman Ulla2026-03-03
🤖 AI

CT-Flow: Orchestrating CT Interpretation Workflow with Model Context Protocol Servers

تقدم هذه الورقة البحثية CT-Flow، وهو إطار عمل وكيلِيّ يستفيد من بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) لتحويل تحليل الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد من حالة السكون إلى سير عمل ديناميكي يتوسطه الأدوات، محققاً أداءً هو الأفضل حالياً في اختبار CT-FlowBench المُعد حديثاً من خلال التنسيق الذاتي للمهام التشخيصية المعقدة عبر الاستخدام المتكرر للأدوات.

Yannian Gu, Xizhuo Zhang, Linjie Mu, Yongrui Yu, Zhongzhen Huang, Shaoting Zhang, Xiaofan Zhang2026-03-03
💻 computer science

Segmenting Low-Contrast XCTs of Concretes: An Unsupervised Approach

تقدم هذه الورقة منهجية للتوسيم الذاتي غير الخاضعة للإشراف باستخدام خوارزميات السوبر بيكسل (superpixel) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتقسيم صور التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية للخرسانة منخفضة التباين بفعالية، مما يعالج تحدي الحصول على بيانات تدريب مصنفة للتمييز بين الركام والملاط.

Kaustav Das, Gaston Rauchs, Jan Sykora, Anna Kucerova2026-03-03
💻 computer science

Predicting Local Climate Zones using Urban Morphometrics and Satellite Imagery

تقيم هذه الدراسة فعالية استخدام القياسات المورفولوجية الحضرية، بمفردها ومدمجة مع صور الأقمار الصناعية، للتنبؤ بمناطق المناخ المحلي عبر خمسة مواقع، ووجدت أنه بينما تلتقط القياسات المورفولوجية نطاقاً أوسع من خصائص الشكل الحضري، فإن العلاقة التنبؤية تعتمد على الموقع وتتسم بعدم الاتساق، مما يشير إلى وجوب استخدام إطار مناطق المناخ المحلي بحذر في الدراسات المورفولوجية.

Hugo Majer, Martin Fleischmann2026-03-03
🤖 AI

You Don't Need All That Attention: Surgical Memorization Mitigation in Text-to-Image Diffusion Models

تقدم هذه الورقة GUARD، وهو إطار عمل جديد لمرحلة الاستنتاج يعمل على تخفيف حدة الحفظ في نماذج الانتشار من النص إلى الصورة من خلال الضبط الديناميكي لعملية إزالة الضجيج عبر التحديد الإحصائي وتخفيف حدة الانتباه المتقاطع، مما يمنع بفعالية إعادة إنتاج بيانات التدريب مع الحفاظ على جودة عالية للصور ومطابقتها للمطالبات.

Kairan Zhao, Eleni Triantafillou, Peter Triantafillou2026-03-03
🤖 AI

TinyVLM: Zero-Shot Object Detection on Microcontrollers via Vision-Language Distillation with Matryoshka Embeddings

يُعد TinyVLM أول إطار عمل يُمكّن من الكشف عن الأشياء بنمط "الصفر استباقي" (zero-shot) على المتحكمات الدقيقة ذات الذاكرة المحدودة، وذلك عبر الاستفطادة من بنية مفككة، وتقنية تقطير ماتريوشكا (Matryoshka distillation)، والتمثيلات المتجهة المكممة لتحقيق استدلال في الوقت الفعلي بذاكرة إجمالية تقل عن 1 ميجابايت.

Bibin Wilson2026-03-03
💻 computer science

Latent Replay Detection: Memory-Efficient Continual Object Detection on Microcontrollers via Task-Adaptive Compression

تقدم هذه الورقة البحثية "كشف إعادة التشغيل الكامن" (Latent Replay Detection - LRD)، وهو إطار عمل فعال في استهلاك الذاكرة للكشف المستمر عن الأشياء مخصص للمتحكمات الدقيقة، والذي يستخدم ضغطاً قائماً على تقنية FiLM متكيف مع المهام واختيار نماذج مكانية متنوعة لتمكين تعلم فئات أشياء جديدة ضمن ميزانيات ذاكرة صارمة تبلغ 64 كيلوبايت.

Bibin Wilson2026-03-03
🤖 AI

Steering Away from Memorization: Reachability-Constrained Reinforcement Learning for Text-to-Image Diffusion

تقترح الورقة البحثية "توجيه الانتشار المدرك لإمكانية الوصول" (RADS)، وهو إطار عمل لوقت الاستدلال يستفيد من تحليل إمكانية الوصول والتعلم التعزيزي المقيد لتوجيه نماذج الانتشار بعيداً عن بيانات التدريب المحفوظة مع الحفاظ على جودة التوليد والمواءمة مع المطالبة.

Sathwik Karnik, Juyeop Kim, Sanmi Koyejo, Jong-Seok Lee, Somil Bansal2026-03-03
🤖 machine learning

GrapHist: Graph Self-Supervised Learning for Histopathology

يُعد GrapHist إطار عمل جديداً للتعلم الذاتي القائم على الرسوم البيانية وذو كفاءة في المعلمات، حيث يقوم بنمذجة صور علم الأمراض النسيجي كرسوم بيانية خلوية لالتقاط التباين البيولوجي، محققاً أداءً تنافسياً عبر مهام متعددة لاحقة مع التفوق على نماذج الرسوم البيانية الخاضعة للإشراف الكامل وتأسيس أول معيار مرجعي واسع النطاق للرسوم البيانية في مجال علم الأمراض الرقمي.

Sevda Öğüt, Cédric Vincent-Cuaz, Natalia Dubljevic, Carlos Hurtado, Vaishnavi Subramanian, Pascal Frossard, Dorina Thano (…)2026-03-03