27461 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة طريقة معايرة قائمة على البيانات للنماذج ذات الرتبة المنخفضة العشوائية، تستخدم الدرجة الشرطية لكثافات الانتقال في زمن محدد لتقدير معاملات الانجراف والانتشار مباشرة من إحصاءات الارتباط المتأخر، متجنبةً بذلك الحاجة إلى تمايز المسارات أو المحاكاة المتكررة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للنمذجة البديلة متعددة الدقة باستخدام الكريجين التكراري (recursive co-kriging) للتنبؤ بدقة وكفاءة بمعاملات أحمال الرياح على سفن الحاويات الحديثة، وذلك عبر الجمع بين الارتباطات التجريبية ونماذج ديناميكا السوائل الحسابية (CFD) المبسطة والتفصيلية عبر بيئات موانئ متنوعة.
تقدم هذه الورقة تحليلاً موحداً بصيغة مغلقة لتوجيه ما بعد التدريب لسياسات التعلم التعزيزي غير المتصل بالإنترنت المجمدة، مما يثبت أن "نتاج الخبراء" والتكيف المنظم بـ "كاي إل" يعملان كآليات سلامة "مرتكزة على الفاعل" توفر تدهوراً تدريجياً بدلاً من مكاسب أداء مضمونة عند تغير أهداف النشر.
تتقصى هذه الورقة القدرة التعبيرية لشبكات الرسم البياني العصبية (GNNs) القائمة على تمرير الرسائل من خلال إثبات أن التفاعل بين التجميع المحلي والقراءة العالمية يسمح لها بتجاوز القدرة التعبيرية المنطقية لمنطق ، مع تحديد قيود محددة على التجميع أو درجة الرسم البياني التي تعيد إمكانية التوصيف عبر المنطق الجهوي المتدرج مع العد العالمي.
تقترح هذه الورقة شبكة "U-Net" زمنية مستوحاة من الفيزياء تستخدم فقدًا إدراكيًا قائمًا على نموذج "VGG" وشرطًا حديًا مكافئًا مرجحًا زمنيًا لإعادة بناء ديناميكيات سوائل عالية الدقة ومحافظة على الاضطراب من ملاحظات زمنية متفرقة.
تقدم هذه الورقة طريقة لتكييف النماذج اللغوية الكبيرة المدركة للكلام للتنبؤ بالطوابع الزمنية على مستوى الكلمة مباشرةً إلى جانب النصوص باستخدام استراتيجيات تدريب مبتكرة خفيفة الوزن، مما يحسن دقة المحاذاة وأداء التعرف التلقائي على الكلام بشكل عام.
يقدم AutoCompress تقنية عزل الطبقة الحرجة (CLI)، وهي طريقة ضغط تحافظ بشكل كبير على أداء المحولات عبر الحفاظ على الطبقة 0 عالية الأهمية بأبعادها الكاملة مع ضغط الطبقات المتوسطة من خلال عنق زجاجة مُتعلم.
لمعالجة مشكلة تدهور نموذج العملية الغاوسية في الإعدادات عالية الأبعاد، تقترح هذه الورقة **AdaScale-TuRBO**، وهي نسخة متغيرة من تحسين بايز في منطقة الثقة تعمل على تغيير مقياس أطوال العمليات الغاوسية وفقاً لكل من أبعاد المشكلة وحجم منطقة الثقة للحفاظ على تعقيد نموذج ثابت وتحسين أداء التحسين.
تُعد CoFi-PGMA إطار عمل موحداً صُمم لتحسين أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء باستخدام تدرجات السياسة المضادة للواقع لتصحيح "التغذية الراجعة المفلترة"، مثل التوجيه ذي البوابات الانتقائية أو المكافآت المشتركة المحجوبة في البيئات التعاونية.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء يستخدم نموذجاً بديلاً لتقدير الأضرار الهيكلية، مما يمكّن وكلاء التحكم في مزارع الرياح من تعظيم إنتاج الطاقة مع الالتزام بقيود محددة لزيادة الأحمال.