📊 statistics

Integrating Feature Correlation in Differential Privacy with Applications in DP-ERM

تقدم هذه الورقة البحثية **CorrDP**، وهو إطار عمل للخصوصية التفاضلية المُخففة يستفيد من مسافة التباين الكلي لمراعاة الارتباطات بين الميزات الحساسة وغير الحساسة، مما يُمكّن من خوارزميات تقليل المخاطر التجريبية ذات الخصوصية التفاضلية (DP-ERM) الأكثر كفاءة من حيث المنفعة والتي تتفوق على النهج القياسية عند وجود ميزات غير حساسة.

Tianyu Wang, Luhao Zhang, Rachel Cummings2026-05-06
🤖 machine learning

Transformers with Selective Access to Early Representations

تقدم هذه الورقة SATFormer، وهو متغير من نموذج Transformer يعامل إعادة استخدام التمثيل المبكر كمسألة استرجاع عبر توظيف بوابة تعتمد على السياق للوصول الانتقائي إلى إسقاطات القيم في الطبقة الأولى، مما يحقق أداءً وكفاءة متفوقين مقارنة بطرق المتبقيات الثابتة مع الحفاظ على إنتاجية النموذج الأساسي.

Skye Gunasekaran, Téa Wright, Rui-Jie Zhu, Jason Eshraghian2026-05-06
🤖 machine learning

Flow Sampling: Learning to Sample from Unnormalized Densities via Denoising Conditional Processes

تقدم هذه الورقة "أخذ عينات التدفق" (Flow Sampling)، وهو إطار عمل خالٍ من البيانات يستفيد من نماذج الانتشار ومطابقة التدفق لتعلم أخذ العينات بكفاءة للكثافات غير المعيرة عبر الانحدار على انزياحات إزالة الضجيج المستمدة من دالات الطاقة، مع الامتداد بشكل طبيعي إلى المتشعبات ريمانية مع حلول ذات صيغة مغلقة للفضاءات ذات الانحناء الثابت.

Aaron Havens, Brian Karrer, Neta Shaul2026-05-06
🤖 machine learning

Enhanced 3D Brain Tumor Segmentation Using Assorted Precision Training

تقدم هذه الورقة نهجاً متطوراً للتقطيع ثلاثي الأبعاد المبكر لأورام الدماغ باستخدام بنية SegResNet المدربة عبر تعدد الدقة التلقائي، محققةً درجة دايس (Dice score) تبلغ 0.84 لمركز الورم، و0.90 للورم الكامل، و0.79 للورم المعزز.

Adwaitt Pandya, Ozioma C. Oguine, Harita Bhargava, Shrikant Zade2026-05-06
📊 statistics

Conditional Diffusion Sampling

تقدم هذه الورقة البحثية "أخذ عينات الانتشار الشرطي" (Conditional Diffusion Sampling - CDS)، وهو إطار عمل مبتكر يجمع بين الاستكشاف العالمي لـ "التبريد المتوازي" (Parallel Tempering) ومعادلة تفاضلية عشوائية للنقل ذات صيغة مغلقة وخالية من الشبكات العصبية، وذلك لأخذ عينات بكفاءة من التوزيعات متعددة الأنماط غير المعيرة مع تقليل تكاليف تقييم الكثافة.

Francisco M. Castro-Macías, Pablo Morales-Álvarez, Saifuddin Syed, Daniel Hernández-Lobato, Rafael Molina, José Miguel H (…)2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Safety and accuracy follow different scaling laws in clinical large language models

تقدم الورقة إطار عمل SaFE-Scale ومعيار RadSaFE-200 لإثبات أن سلامة النماذج اللغوية الكبيرة السريرية ليست نتاجاً سلبياً لعملية التوسع، بل هي خاصية تعتمد على عملية النشر حيث تساهم الأدلة عالية الجودة بشكل كبير في تقليل الأخطاء الخطيرة، في حين تفشل عمليات الاسترجاع القياسية وزيادة الحوسبة في تكرار مكاسب السلامة هذه.

Sebastian Wind, Tri-Thien Nguyen, Jeta Sopa, Mahshad Lotfinia, Sebastian Bickelhaup, Michael Uder, Harald Köstler, Gerha (…)2026-05-06
🧬 biology

Ligandformer: A Graph Neural Network for Predicting Compound Property with Robust Interpretation

يُعد Ligandformer إطار عمل لشبكة عصبية رسومية ذات انتباه ذاتي متعدد الطبقات، يتنبأ بخصائص المركبات بدقة عالية ومتانة وقدرة على التعميم، مع توفير خرائط انتباه قابلة للتفسير للكشف عن المبررات الهيكلية وراء تنبؤاته.

Jinjiang Guo, Qi Liu, Han Guo, Xi Lu2026-05-05
⚛️ quantum physics

Quantum-inspired Techniques in Tensor Networks for Industrial Contexts

تقيم هذه الورقة مدى قابلية تطبيق وجدوى وقابلية توسع خوارزميات الشبكة الموترية المستوحاة من الحوسبة الكمومية للاستخدام في حالات الاستخدام الصناعية، وذلك من خلال مراجعة الأدبيات الموجودة وتحليل التطبيقات المحتملة إلى جانب قيودها المتأصلة.

Alejandro Mata Ali, Iñigo Perez Delgado, Aitor Moreno Fdez. de Leceta2026-05-05
⚛️ quantum physics

Anomaly Detection from a Tensor Train Perspective

تقدم هذه الورقة سلسلة من الخوارزميات القائمة على شبكة التنسور للكشف عن الشذوذ، والتي تستفيد من ضغط بيانات "ترين التنسور" (Tensor Train) للحفاظ على هياكل البيانات الطبيعية مع إزالة الهياكل الشاذة، مما يثبت فعاليتها عبر مجموعات بيانات الأرقام والوجوه والأمن السيبراني.

Alejandro Mata Ali, Aitor Moreno Fdez. de Leceta, Jorge López Rubio2026-05-05
📊 statistics

General Frameworks for Conditional Two-Sample Testing

تتناول هذه الورقة الصعوبة المتأصلة في اختبار العينات الثنائية الشرطي من خلال إرساء حد أساسي واقتراح إطارين عامين — أحدهما يحول اختبارات الاستقلال الشرطي والآخر يستفيد من تقدير نسبة الكثافة — لتمكين مقارنات صالحة وقوية للتوزيعات مع التحكم في العوامل المربكة.

Seongchan Lee, Suman Cha, Ilmun Kim2026-05-05