25532 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات عالمية جاهزة للتحليل من السلاسل الزمنية الكثيفة لبيانات رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) من القمر الصناعي "سنتينل-1" للفترة من 2016 إلى 2025، وتضم أكثر من 14 مليون حدث وعلامات مرجعية، لتمكين المراقبة والتحليل عاليي الدقة الزمنية لنشر البنية التحتية لطاقة الرياح البحرية وديناميكيات تشغيلها.
تُثبت هذه الورقة أن نماذج LLaMA 3 التي تم ضبطها بدقة، باستخدام سلاسل مدخلات قائمة على التركيب فقط، يمكنها التنبؤ بخصائص الجزيئات والمواد بفعالية ودقة تضاهي نماذج التعلم الآلي القياسية على مجموعة بيانات QM9 وتتفوق على GPT-3.5 وGPT-4o، مما يبرز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تجاوز تطبيقاتها التقليدية ومعالجة الظواهر الفيزيائية المعقدة في علم المواد.
تقترح هذه الورقة خوارزمية قائمة على الشبكات العصبية الرسومية لتحديد مجموعة مثالية مكونة من K من المستخدمين الذين يمكن لتبنيهم لآراء معتدلة أن يقلل بفعالية من الاستقطاب الشبكي في هياكل غرف الصدى.
تقدم هذه الورقة توليفاً تأسيسياً لمحاكاة المستخدم في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث توحد الأبحاث المتفرقة عبر التخصصات لتسليط الضوء على التحول النوعي نحو النهج التوليدي، ومعالجة الآثار الأخلاقية، واقتراح منظومة ذاتية الاستدامة تجسر الفجوة بين الأوساط الأكاديمية والصناعية لتعزيز تقييم الأنظمة، وتوليد البيانات، والسعي نحو تحقيق الذكاء الاصطناني العام.
تقدم هذه الورقة خوارزمية Q-NLB-UCB، وهي نهج معزز كمومياً لتحسين المندوب غير الخطي (non-linear bandit optimization) يحقق حداً للندم (regret bound) بمقدار مستقلاً عن أبعاد المدخلات عبر الاستفادة من تقدير مونت كارلو الكمومي وأوراكل انحدار مبتكر، مما يتغلب بذلك على قيود الأبعاد التي تواجهها الطرق الحالية في التطبيقات عالية الأبعاد مثل اكتشاف الأدوية.
تقدم هذه الورقة البحثية COMODO، وهو إطار عمل للتقطير ذاتي الإشراف عبر الأنماط ينقل المعرفة الدلالية من الفيديو إلى مستشعرات وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) دون الحاجة إلى تسميات، مما يتيح التعرف على الأنشطة البشرية من منظور الشخص الأول بكفاءة عالية، وبما يحافظ على الخصوصية، وبأداء عالٍ على الأجهزة القابلة للارتداء.
يُعد RESFL إطار عمل مدركاً لعدم اليقين للتعلم الاتحادي، يقوم بحل المقايضة بين الخصوصية والعدالة في اكتشاف الأشياء من خلال دمج فك الارتباط التنافسي للخصوصية مع التجميع القائم على الشبكات العصبية الدليلية لتعزيز فائدة النموذج، وتقليل مخاطر استنتاج العضوية، وتقليل التحيز الديموغرافي في آن واحد.
تقدم هذه الورقة LatticeVision، وهو إطار عمل لشبكة عصبية من نوع "صورة إلى صورة" يستفيد من البنية الشبكية لنماذج الارتداد الذاتي المكاني (SAR) لتحقيق تقدير أسرع وأكثر دقة للمعلمات للحقول المكانية المعقدة وغير المستقرة، متجاوزاً بذلك بفعالية عملية تقدير الاحتمال الأقصى باهظة التكلفة حسابياً.
تقدم هذه الورقة OMAC، وهو إطار عمل عام يعمل على تحسين أنظمة الوكلاء المتعددين القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة بشكل شمولي من خلال تحديد خمسة أبعاد رئيسية واستخدام خوارزميات متخصصة لكل من التحسين الفردي والمشترك، مما يحقق أداءً فائقاً في المهام المعقدة مثل توليد الكود والاستدلال مقارنة بالأساليب الرائدة الحالية.
تقدم الورقة البحثية CASS، وهي أول مجموعة بيانات ونماذج لترجمة أكواد وحدات معالجة الرسومات عبر البنى المختلفة (من CUDA إلى HIP ومن SASS إلى RDNA3)، والتي تحقق دقة ترجمة وحفاظاً على الأداء من فئة الحالة الراهنة مع التفوق على النماذج التجارية المرجعية مثل GPT-5.1 وHipify.