cs.LG ورقة بحثية

VetClaw: An Edge-Cloud Multimodal Agentic System for Veterinary Disease Screening

يُعد VetClaw نظاماً وكيلياً متعدد الوسائط يجمع بين الحوسبة الطرفية والسحابية، حيث يدمج مدير تفاعل قائماً على الحافة مع سير عمل LangGraph مستضاف في السحابة لتعزيز فحص الأمراض البيطرية من خلال الجمع بين المدخلات المرئية والنصية لتحسين التصنيف الصفري مع ضمان السلامة والموثوقية والدعم التشخيصي المهيكل.

Syed Mhamudul Hasan, Anas AlSobeh, Hussein Zangoti, Abdur R. Shahid2026-07-29

🤖 machine learning

Re-thinking Mammography Transfer Learning: The Dataset-Informed Transfer Learning (DITL) Framework for Breast Cancer Screening and Lesion Diagnosis

تقترح الورقة البحثية إطار عمل "التعلم بنقل المعرفة المستند إلى البيانات" (DITL)، الذي يدمج بين دالة الإنتروبيا المتقاطعة ذات الأوزان التكيفية للصعوبة وفقدان الثلاثي لتمثيل الجوار لتحقيق أداء فائق، خالٍ من الضبط اليدوي للمعلمات الفائقة، في فحص سرطان الثدي وتشخيص الآفات عبر مجموعات بيانات تصوير الثدي بالأشعة السينية واسعة النطاق وصغيرة النطاق.

Adarsh Bhandary Panambur, Siming Bayer, Andreas Maier2026-07-29

🤖 machine learning

Spend Experts Where You Are Unsure: Confidence-Adaptive Routing for Mixture-of-Experts LoRA

تقدم الورقة البحثية CARE، وهي آلية توجيه جاهزة للاستخدام وخالية من المعلمات لنموذج Mixture-of-Experts LoRA، تعمل على ضبط عدد الخبراء النشطين لكل رمز (token) ديناميكيًا بناءً على إشارات ثقة الموجه والاختلاف لتحسين كفاءة الحوسبة مع مطابقة أو تجاوز أداء النماذج المرجعية ذات الـ k الثابتة.

Tom Saliencro, Rohan Desai, Priya Nair, Maya Lindqvist, Daniel Whitmore2026-07-29

🤖 machine learning

$\pi\mathbf{R}^2$ : Reactive Real-time Flow Policies

تقدم الورقة البحثية $\pi\mathbf{R}^2$ ، وهو إطار عمل يعزز سياسات تدفق تقطيع الأفعال العامة بالقدرة على التفاعل في الوقت الفعلي من خلال فصل التكييف الحسي العميق السريع عن التكييف البصري البطيء واستخدام جدول تدفق متكيف مع زمن التأخير، مما يتيح التحكم في الحلقة المغلقة بتردد عالٍ ويحسن معدلات النجاح بشكل كبير في مهام المعالجة الديناميكية دون الحاجة إلى بنيات هيكلية جديدة.

Sungjae Park, Shubham Tulsiani2026-07-29

🤖 machine learning

Hierarchical Reinforcement Learning with Optimal Level Synchronization Based on Flow-Based Deep Generative Model

تقترح هذه الورقة نموذجاً جديداً للتعلم التعزيزي الهرمي يستفيد من نموذج توليدي عميق قائم على التدفق لتمكين التصحيح المباشر خارج السياسة والمزامنة المثلى للمستوى، مما يتغلب على قيود الأساليب الاحتمالية غير المباشرة الحالية ويحقق أداءً فائقاً في البيئات عالية الأبعاد وذات المكافآت الشحيحة.

JaeYoon Kim, Junyu Xuan, Christy Liang, Farookh Hussain2026-07-28

📊 statistics

Weighted Low-Rank Matrix Approximation: Acceleration and Applications

تقترح هذه الورقة إطار عمل موحد للتحسين من الدرجة الأولى لتقريب المصفوفات منخفضة الرتبة الموزونة، والذي يدمج زخم نيستروف وتسارع أندرسون المنظم لتحقيق مكاسب حوسبية كبيرة، مما يتيح حلولاً قابلة للتوسع للنماذج الخطية منخفضة الرتبة المعممة وتطبيقات متنوعة مثل إكمال المصفوفات والنمذجة اللوجستية.

Elena Tuzhilina, Trevor Hastie2026-07-28

🤖 machine learning

Click prediction boosting via Bayesian hyperparameter optimization based ensemble learning pipelines

تقترح هذه الورقة مسار تعلم تجميعي يعتمد على تحسين المعلمات الفائقة بطريقة بايزية، يجمع بين حذف الميزات والنماذج المكدسة لتحسين دقة التنبؤ بالنقر على الفنادق لوكالات السفر عبر الإنترنت بنسبة 10% تقريبًا.

Çağatay Demirel, A. Aylin Tokuç, Ahmet Tezcan Tekin2026-07-28

🤖 AI

UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment

يُعد UAlign مساراً مبتكراً لتحويل الرسوم البيانية إلى تسلسلات (graph-to-sequence) يعتمد على القوالب للتنبؤ بالتخليق الرجعي، حيث يستفيد من الشبكات العصبية الرسومية، ونماذج المحولات (Transformers)، وتقنية محاذاة SMILES غير الخاضعة للإشراف ليتفوق بشكل كبير على الأساليب الحديثة مع مضاهاة النهج القائمة على القوالب الراسخة.

Kaipeng Zeng, Bo yang, Xin Zhao, Yu Zhang, Fan Nie, Xiaokang Yang, Yaohui Jin, Yanyan Xu2026-07-28

📊 statistics

Learning the Distribution Map in Reverse Causal Performative Prediction

مستلهماً من النماذج الاقتصادية الجزئية لسلوك الوكلاء، تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً للسببية العكسية لتعلم خرائط تحول التوزيع في سيناريوهات التنبؤ الأدائي، مما يتيح تقليل مخاطر التنبؤ من خلال نمذجة كيفية تأثير النماذج التنبؤية على أفعال الوكلاء.

Daniele Bracale, Subha Maity, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun2026-07-28

🤖 machine learning

Evaluation of Blood Vessel Segmentation Methods on Hard-to-Detect Vascular Structures

تقدم هذه الورقة مؤشر بروز الأوعية المحلية (LVS) ومقياس متوسط استدعاء انخفاض البروز (mLSR) المقابل له للكشف عن فشل طرق التجزئة القياسية بشكل منهجي في اكتشاف الهياكل الوعائية التي يصعب اكتشافها، مع اقتراح استراتيجية تعزيز بيانات أيضاً لتحسين الحساسية الخوارزمية والحفاظ على اتصال الأوعية.

João Pedro Parella, Matheus Viana da Silva, Cesar Henrique Comin2026-07-28

→ السابق التالي ←

cs.LG

VetClaw: An Edge-Cloud Multimodal Agentic System for Veterinary Disease Screening

Re-thinking Mammography Transfer Learning: The Dataset-Informed Transfer Learning (DITL) Framework for Breast Cancer Screening and Lesion Diagnosis

Spend Experts Where You Are Unsure: Confidence-Adaptive Routing for Mixture-of-Experts LoRA

πR2\pi\mathbf{R}^2πR2: Reactive Real-time Flow Policies

Hierarchical Reinforcement Learning with Optimal Level Synchronization Based on Flow-Based Deep Generative Model

Weighted Low-Rank Matrix Approximation: Acceleration and Applications

Click prediction boosting via Bayesian hyperparameter optimization based ensemble learning pipelines

UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment

Learning the Distribution Map in Reverse Causal Performative Prediction

Evaluation of Blood Vessel Segmentation Methods on Hard-to-Detect Vascular Structures

$\pi\mathbf{R}^2$ : Reactive Real-time Flow Policies