🤖 machine learning

Reinforcement Learning Using known Invariances

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتكرار القيمي بالتربيع الأدنى المتفائل والمدرك للتماثل، والذي يستفيد من تماثلات المجموعات المعروفة عبر النوى الثابتة لإثبات مكاسب كبيرة في كفاءة العينات في التعلم التعزيزي، وذلك نظرياً وتجريبياً.

Alexandru Cioba, Aya Kayal, Laura Toni, Sattar Vakili, Alberto Bernacchia2026-04-29
🤖 machine learning

Hierarchical Reinforcement Learning for the Dynamic VNE with Alternatives Problem

تقترح هذه الورقة إطار عمل HRL-VNEAP، وهو إطار تعلم تعزيزي هرمي يعمل على تحسين عملية تضمين الشبكة الافتراضية الديناميكية ذات التوبولوجيا البديلة من خلال الاختيار المشترك لهيكل الطلب المرن الأكثر ملاءمة وتضمينه في الشبكة الأساسية، محققاً تحسينات كبيرة في نسبة القبول، والإيرادات، والكفاءة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Ali Al Housseini, Cristina Rottondi, Omran Ayoub2026-04-29
🤖 machine learning

A graph generation pipeline for critical infrastructures based on heuristics, images and depth data

تقدم هذه الورقة مساراً لتوليد الرسوم البيانية يتسم بالتكلفة المنخفضة والشفافية للبنى التحتية الحيوية، والذي يستخدم القياس التصويري، والتعلم العميق، والاستدلالات المحددة من قبل المستخدم لإنشاء تمثيلات افتراضية من بيانات RGB والعمق، مما يوفر بديلاً قابلاً للتطبيق للمسح بالليزر المكلف لتطبيقات مثل التوائم الرقمية.

Mike Diessner, Yannick E. Tarant2026-04-29
🤖 machine learning

Digitizing Nepal's Written Heritage: A Comprehensive HTR Pipeline for Old Nepali Manuscripts

تقدم هذه الورقة أول مسار عمل متكامل (end-to-end) للتعرف على النصوص المكتوبة بخط اليد للمخطوطات النيبالية القديمة، محققةً معدل خطأ في الحروف بنسبة 4.9% من خلال الاستكشاف المنهجي لبنيات المشفر وفك التشفير (encoder-decoder) والتقنيات المتمحورة حول البيانات، مع إتاحة الكود والإعدادات لدعم أبحاث النصوص التاريخية ذات الموارد المنخفضة.

Anjali Sarawgi, Esteban Garces Arias, Christof Zotter2026-04-29
📊 statistics

DCD: Decomposition-based Causal Discovery from Autocorrelated and Non-Stationary Temporal Data

تقدم الورقة البحثية إطار عمل DCD، وهو إطار لاكتشاف السببية قائم على التفكيك يقوم بفصل السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات إلى مكونات اتجاهية، وموسمية، ومتبقية لإجراء تحليل سببي مستهدف، مما يحسن دقة وقابلية تفسير استعادة البنية السببية في البيانات غير المستقرة وذات الارتباط الذاتي مقارنة بالطرق الحالية.

Muhammad Hasan Ferdous, Md Osman Gani2026-04-29
📊 statistics

Multi-layer Cross-Attention is Provably Optimal for Multi-modal In-context Learning

تثبت هذه الورقة أنه في حين يفشل الانتباه الذاتي الخطي أحادي الطبقة في تحقيق أداء أمثل وفق نظرية بايز للتعلم داخل السياق متعدد الأنماط، فإن بنية عميقة تستخدم آلية انتباه تقاطعي خطية مبتكرة تكون مثالية بشكل مثبت عند تدريبها عبر تدفق التدرج.

Nicholas Barnfield, Subhabrata Sen, Pragya Sur2026-04-29
🤖 machine learning

Pimp My LLM: Leveraging Variability Modeling to Tune Inference Hyperparameters

تقترح هذه الورقة الاستفيد من تقنيات نمذجة التباين لإدارة وتحسين فضاء التكوين الشاسع لاستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة بشكل منهجي، مما يتيح التحليل الفعال للمقايضات بين المعلمات الفائقة والتنبؤ بمقاييس الأداء مثل استهلاك الطاقة وزمن الاستجابة باستخدام قياسات تجريبية محدودة.

Nada Zine, Clément Quinton, Romain Rouvoy2026-04-29
⚡ electrical engineering

Interpretable Fuzzy Modeling Reveals Population-Level Representation Differences in P300 Brain Computer Interfaces Across Neurodivergent and Neurotypical Cohorts

تقدم هذه الدراسة إطاراً مكانياً زمانياً ضبابياً قابلاً للتفسير، لا يحقق أداءً تنافسياً في تصنيف موجات P300 فحسب، بل يكشف أيضاً عن اختلافات منهجية محددة لكل فئة في مورفولوجيا وهندسة التمثيل العصبي عبر مجموعات الأفراد الطبيعيين، ومرضى التصلب الجانبي الضموري، ومرضى التوحد، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى تصميم واجهات الدماغ والحاسوب الواعية بطبيعة السكان.

Xiaowei Jiang, Sudong Shang, Adrian Wilkinson, Michael L. Platt, Da Xiao, Bening Cao, Thomas Do2026-04-29
🤖 machine learning

Automated detection of pediatric congenital heart disease from phonocardiograms using deep and handcrafted feature fusion

تقدم هذه الورقة نموذجاً لدمج الميزات العميقة والمصممة يدوياً يحلل تسجيلات تخطيط صدى القلب من 751 مريضاً من الأطفال لتحقيق دقة بنسبة 92% في الكشف الآلي ومنخفض التكلفة عن أمراض القلب الخلقية، مما يوفر أداة فحص واعدة للمناطق ذات الموارد المحدودة.

Abdul Jabbar, Ethan Grooby, Yang Yi Poh, Khawza I. Ahmad, Md Hassanuzzaman, Raqibul Mostafa, Ahsan H. Khandoker, Faezeh (…)2026-04-29
🤖 machine learning

Liquid Neural Network Models for Natural Gas Spot Price Time-Series Forecasting

تقترح هذه الورقة استخدام الشبكات العصبية السائلة لتحسين دقة التنبؤ قصير المدى بأسعار الغاز الطبيعي الفورية في "هنري هاب"، وذلك من خلال الاستفادة من قدرتها على التكيف المستمر مع ديناميكيات السوق المتقلبة، وغير المستقرة، والمتغيرة الأنماط.

Yiqian Liu, Jiayi Niu, Adam Kelleher, Subhabrata Das2026-04-29