13200 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية MAU-Set، وهي مجموعة بيانات صناعية شاملة للعيوب متعددة المجالات ذات بروتوكول تقييم هرمي، وMAU-GPT، وهو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط متكيف مع المجالات يتميز بآلية AMoE-LoRA مبتكرة توحد بين الخبراء المدركين للعيوب والخبراء العامين لتحقيق أداء رائد في مهام كشف العيوب الصناعية والاستنتاج المتنوعة.
تُعد MambaFusion إطار عمل مبتكرًا للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد متعدد الوسائط يجمع بين نماذج فضاء الحالة الانتقائية والمحولات النافذة وآليات الاندماج المدركة للموثوقية لتحقيق أداء رائد في اختبارات nuScenes بتعقيد زمني خطي ومعقولية فيزيائية معززة.
يُعدّ (Singpath-VL) نموذجاً متخصصاً للرؤية واللغة مخصصاً لخلوياات عنق الرحم، يعالج ندرة البيانات المُوسومة عبر الاستفيد من مسار مبتكر ثلاثي المراحل لتخليق مجموعة بيانات بمقياس المليون، والتي تُستخدم لاحقاً لضبط نموذج (Qwen3-VL-4B) الأساسي بدقة لتعزيز الإدراك المورفولوجي والتصنيف التشخيصي المتفوق.
تقترح هذه الورقة بنية عصبية هجينة تجمع بين مؤثر فورييه العصبي لانتشار الموجات في الخلفية الناعمة وبين محول الرؤية لتصحيحات التشتت عالية التباين، وذلك لتحقيق دقة فائقة في نمذجة خرائط تشتت الموجات داخل الأوساط غير المتجانسة عالية التباين والصعبة.
تقدم هذه الورقة UltraLIF، وهو إطار عمل للشبكات العصبية النبضية القابل للتفاضل بالكامل والذي يستبدل التدرجات البديلة الاستدلالية بالتحويل إلى الحالة الفائقة (ultradiscretization) وجبر "ماكس-بلس" (max-plus algebra) لتمكين التدريب القائم على الانتشار العكسي بشكل مبدئي مع تحسين الأداء في المهام الزمنية والنيورومورفية.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل متينًا للتعلم العميق لتشخيص أمراض أوراق الشاي آليًا في بنغلاديش، وذلك من خلال الاستفادة من التدريب التنافسي والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحقيق دقة تصنيف بلغت 93% باستخدام نموذج EfficientNetB3 على مجموعة بيانات teaLeafBD.
يُعد مشروع "reTracing" مشروعاً فنياً أدائياً تجسيدياً متعدد الوكلاء، يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة وتوليد الفيديو القائم على الانتشار لترجمة سرديات الخيال العلمي إلى حركات كوريغرافية لإنسان وروبوت، مما يخلق أرشيفاً رقمياً لآثار الحركة لفحص كيفية ترميز الذكاء الاصطناعي التوليدي للتحيزات الاجتماعية والثقافية وصياغة تعريف الإنسانية في عصر الآلات الذكية.
تقترح هذه الورقة فقدان SYNC، وهو هدف تدريب مبتكر يدمج المسبق الانتقائي المستمد من استجابات softmax البعدية في إطار عمل SelectiveNet المخصص، مما يعزز بشكل كبير أداء التنبؤ الانتقائي والتعميم عبر مجموعات بيانات متعددة.
تقترح هذه الورقة طريقة تستفيد من بيانات التصوير المقطعي المحوسب للشرايين التاجية عالية الدقة لتدريب دالة ضمنية عصبية واحدة، مما يتيح إعادة بناء أشكال قلبية دقيقة وسلسة ومعقولة تشريحياً من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي للقلب متباينة الخواص للتغلب على قيود الدقة في تحليل شكل القلب.
يُعد Ctrl&Shift إطار عمل انتشار (diffusion) جديداً وشاملاً (end-to-end) يحقق معالجة للأجسام في الصور والفيديوهات عالية الدقة ومدركة للهندسة، وذلك من خلال تفكيك المهمة إلى عملية إزالة وإعادة طلاء (inpainting) موجهة بالمرجع تحت تحكم صريح بوضعية الكاميرا، مما يوحد بين الاتساق الهندسي الدقيق والتعميم في العالم الحقيقي دون الحاجة إلى نمذجة ثلاثية الأبعاد صريحة.