13091 ورقة بحثية
تبحث هذه الورقة في الفجوات السلوكية بين البشر ونماذج الرؤية واللغة في التعرف على الحروف اليابانية الغامضة من خلال إثبات أن حدود اتخاذ القرار لديهم تختلف في المهام القائمة على الشكل فقط، رغم أن المعلومات السياقية يمكن أن تحسن جزئياً من توافق النماذج مع البشر.
تقترح الورقة البحثية إطار العمل EMO-R3، وهو إطار للتعلم التعزيزي التأملي يعزز قدرات الاستدلال العاطفي للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال إدخال التفكير العاطفي المهيكل والمكافأة العاطفية التأملية لتحسين القابلية للتفسير والتوافق مع الإدراك العاطفي البشري.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتلاعب بكلتا اليدين يستفيد من نموذج أساسي هندسي ثلاثي الأبعاد مدرب مسبقاً لدمج الكوامن ثلاثية الأبعاد القائمة على RGB، والدلالات ثنائية الأبعاد، والاستقبال الحسي العميق ضمن سياسة انتشار، مما يتيح التنبؤ المشترك بالأفعال وتطور المشهد ثلاثي الأبعاد المستقبلي لتحقيق أداء رائد دون الاعتماد على سحب النقاط الصريحة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم المستمر خالي من النماذج المثالِيّة لتوليد تقارير علم الأمراض النسيجي، والذي يمنع النسيان الكارثي عبر استخدام بصمات نطاق مدمجة لتخليق تمثيلات صور كاملة للشرائح (WSI) وتلخيص الأنماط اللغوية، مما يتيح التكيف الفعال مع البيانات السريرية المتطورة دون تخزين الشرائح الخام.
تقترح هذه الورقة إطار عمل متكامل ومتعدد الوسائط وقوي لتصنيف سلاسل DICOM، يستفيد من الانتباه المتقاطع ثنائي الاتجاه ومشفر تعلم القواميس المتناثر والمدرك للنقص للتعامل بفعالية مع المحتوى الصوري غير المتجانس، وأطوال السلاسل المتغيرة، والبيانات الوصفية غير المكتملة دون الحاجة إلى استكمال البيانات، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية الحالية في كل من الإعدادات داخل النطاق وخارجه.
اقترح فريق NAU-QMUL نموذجاً متعدد الوسائط ومتعدد المهام يستفيد من مشفرات BERT وCLIP سابقة التدريب مع دمج عبر الوسائط وتعزيز البيانات باستخدام التسميات المستعارة لتحقيق المركز الخامس في كل من مهام الكشف وتحديد المصدر في مسابقة CT2 للكشف عن الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناًعي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للمركبات ذاتية القيادة يعتمد على السحابة ومتكيف مع عرض النطاق الترددي، يقوم بتقسيم مهام الإدراك ثلاثي الأبعاد بزاوية 360 درجة القائمة على نماذج "المحول" (Transformer) ديناميكيًا بين المركبة والسحابة باستخدام ضغط الميزات والكمية، محققًا خفضًا في زمن الاستجابة بنسبة 72% وتحسنًا في الدقة يصل إلى 20% مقارنة بالطرق الثابتة في ظل ظروف الشبكة المتذبذبة.
تقدم هذه الورقة Ref-Adv، وهو معيار مرجعي تحدي مصمم لإزالة الحلول المختصرة وكشف الفجوات الكبيرة في قدرات الاستدلال البصري والربط لدى النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط الحالية.
تقترح الورقة البحثية BUSD-Agent، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء متتالي ذاتي التكيف وموجه بالخبرة لفحص وتشخيص سرطان الثدي بالموجات فوق الصوتية، والذي يستفيد من بنك ذاكرة لمسارات القرارات التاريخية لضبط عتبات التصعيد ديناميكيًا، مما يقلل بشكل كبير من الإحالات غير الضرورية للخزعة ويحسن النوعية دون الحاجة إلى تحديث معلمات النموذج.
تحدد هذه الورقة تعالج ثغرة "نصف الحقيقة" في نماذج CLIP، حيث يؤدي إضافة تفاصيل معقولة ولكنها غير صحيحة إلى الوصف إلى زيادة درجات التشابه بشكل خاطئ، وذلك عبر اقتراح CS-CLIP، وهو نهج تدريب قائم على الإشراف المكوناتي يعمل على تفكيك التسميات التوضيحية إلى كيانات وعلاقات لفرض تجذير أكثر دقة وتحسين الفهم التركيبي بشكل كبير.