📊 statistics

Factorizable joint shift revisited

تقترح هذه الورقة إطاراً عاماً لتحليل الإزاحة المشتركة القابلة للتحليل إلى عوامل عبر كل من مهام التصنيف والانحدار مع فضاءات تسمية عامة، مما يوسع النتائج الحالية ويقدم خوارزمية تعميم لتقدير التوقعات القصوى (Expectation-Maximization) لتقدير توزيع التسميات.

Dirk Tasche2026-04-30
🤖 AI

Bridging Visual and Wireless Sensing via a Unified Radiation Field for 3D Radio Map Construction

يقدم هذا المقال URF-GS، وهو إطار عمل موحد يستفيد من تقنية الـ 3D Gaussian Splatting والتحويل العكسي (inverse rendering) لدمج البيانات المرئية واللاسلكية من أجل إنشاء خرائط راديو ثلاثية الأبعاد عالية الدقة، والتي تحسن دقة الطيف المكاني وكفاءة أخذ العينات بشكل كبير مقارنة بالطرق الحالية القائمة على NeRF.

Chaozheng Wen, Jingwen Tong, Zehong Lin, Chenghong Bian, Jun Zhang2026-04-30
📊 statistics

NeuralFLoC: Neural Flow-Based Joint Registration and Clustering of Functional Data

يُعد NeuralFLoC إطار عمل للتعلم العميق، كامل غير موجه، ومن طرف إلى طرف، يقوم بشكل مشترك بإجراء التسجيل الوظيفي والتجميع باستخدام تدفقات تماثلية مدفوعة بالمعادلات التفاضلية العادية العصبية (Neural ODE-driven diffeomorphic flows) والتجميع الطيفي لفصل متغيرات الطور والسعة بفعالية مع تحقيق أداء ومتانة من فئة الحالة الراهنة.

Xinyang Xiong, Siyuan jiang, Pengcheng Zeng2026-04-30
🤖 machine learning

The hidden risks of temporal resampling in clinical reinforcement learning

تُظهر هذه الدراسة أن إعادة أخذ عينات البيانات السريرية غير المنتظمة إلى فترات زمنية موحدة لغرض التعلم المعزز غير المتصل بالإنترنت يُنتج تمثيلاً وهمياً لسيناريوهات المرضى يؤدي بشكل كبير إلى إضعاف أداء النموذج وحجب المخاطر في التقييم الاسترجاعي، مما يستوجب التحول نحو استخدام مجموعات البيانات ذات نقاط القرار الطبيعية قبل النشر السريري الآمن.

Thomas Frost, Hrisheekesh Vaidya, Steve Harris2026-04-30
💬 NLP

Associative-State Universal Transformers: Sparse Retrieval Meets Structured Recurrence

تقدم هذه الورقة عائلة UniMatrix من المحولات الشاملة (Universal Transformers)، مبرهنةً على أنه في حين توفر الحالات المتكررة المهيكلة كفاءة في المعلمات، فإن تحقيق استدعاء ترابطي قوي بعيد المدى يتطلب تعزيزها بآليات استرجاع صريحة متفرقة مثل توجيه الفتحات المتفرق (sparse slot routing) ودمج مؤشر اللوغيت (pointer-logit fusion).

Liu Xiao2026-04-30
🤖 machine learning

A Multimodal and Explainable Machine Learning Approach to Diagnosing Multi-Class Ejection Fraction from Electrocardiograms

تقدم هذه الدراسة إطار عمل للتعلم الآلي متعدد الوسائط وقابل للتفسير يجمع بين سمات تخطيط كهرباء القلب ذي الـ 12 مسرى وبيانات السجلات الصحية الإلكترونية المهيكلة لتصنيف الكسر القذفي للبطين الأيسر بدقة إلى أربع طبقات سريرية، مما يوفر أداة فحص عملية لتحديد أولويات إجراء تخطيط صدى القلب في البيئات محدودة الموارد.

Catherine Ning, Yu Ma, Cindy Beini Wang, Sean McMahon, Joseph Radojevic, Steven Zweibel, Dimitris Bertsimas2026-04-30
💻 computer science

Large Language Models for Multilingual Code Intelligence: A Survey

تتناول هذه الدراسة المسحية الانحياز الحالي لنماذج اللغات الكبيرة نحو لغات البرمجة ذات الموارد العالية من خلال مراجعة الأساليب، والمعايير المرجعية، والتحديات الرامية لتحقيق ذكاء برمجي متعدد اللغات يتسم بالمتانة، مع التركيز بشكل خاص على توليد الكود عبر اللغات والترجمة الحافظة للمعنى الدلالي.

Chao Jiang, Dugang Liu, Cheng Wen, Zhiwu Xu, Hua Zheng, Muhammad Sadiq, Jawwad Ahmed Shamsi, Shengchao Qin, Zhong Ming2026-04-30
🤖 machine learning

Mini-Batch Class Composition Bias in Link Prediction

تكشف هذه الورقة أن نماذج التنبؤ بالروابط القياسية غالبًا ما تعتمد على استدلالات تافهة تعتمد على الدفعات الصغيرة (mini-batch) والتي تتيحها تقنية تسوية الدفعات (batch normalization)، بدلاً من تعلم تمثيلات بيانية قابلة للتعميم، وأن تصحيح هذا الانحياز يحسن بشكل كبير من التوافق بين مهام التنبؤ بالروابط وتصنيف العقد.

Kieran Maguire, Srinandan Dasmahapatra2026-04-30
🔬 condensed matter

QERNEL: a Scalable Large Electron Model

تقدم الورقة البحثية QERNEL، وهو نموذج دالة موجية عصبية تأسيسي وقابل للتوسع، يحل معادلات شرودنغر لمتعدد الإلكترونات بكفاءة عبر فضاءات المعلمات لالتقاط الحالات الكمومية المتنوعة والتحولات الطورية في طبقات المواريه غير المتجانسة لأشباه الموصلات التي تحتوي على ما يصل إلى 150 إلكتروناً.

Khachatur Nazaryan, Liang Fu2026-04-30
🤖 machine learning

Correcting Performance Estimation Bias in Imbalanced Classification with Minority Subconcepts

تقدم هذه الورقة دقة التوازن الموزونة بالتنبؤ (pBA)، وهي مقياس تقييم عملي يقلل من تحيز تقدير الأداء في التصنيف غير المتوازن عن طريق استبدال تسميات المفاهيم الفرعية الحقيقية غير المتاحة بالاحتمالات اللاحقة المتوقعة لتوفير تقييمات أكثر استقراراً وقابلية للتفسير لأداء النموذج عبر المجموعات السكانية الفرعية غير المتجانسة.

Taylor Maxson, Roberto Corizzo, Yaning Wu, Nathalie Japkowicz, Colin Bellinger2026-04-30