cs.LG ورقة بحثية

Learning Protein Structure-Function Relationships through Knowledge-guided Representation Decomposition

تقدم الورقة البحثية ProtDiS، وهو إطار عمل موجه معرفياً يعمل على تفكيك تمثيلات البروتين المتشابكة إلى أبعاد مستقلة ذات أسس بيولوجية باستخدام مبدأ عنق الزجاجة المعلوماتي، مما يعزز قابلية التفسير والأداء في نمذجة بنية البروتين ووظيفته عبر مهام لاحقة متنوعة.

Mingqing Wang, Zhiwei Nie, Athanasios V. Vasilakos, Yonghong He, Zhixiang Ren2026-05-26

💰 quantitative finance

From Index to Equity: Pre-Training Transformers for Stock Return Prediction

تُظهر هذه الورقة أن التدريب المسبق لنموذج "ترانسفورمر" على مؤشر بورصة تورونتو يحسن بشكل كبير من قدرته على التنبؤ باتجاهات وقيم عوائد الأسهم الفردية مقارنة بنماذج "LSTM" و"XGBoost" المرجعية، على الرغم من تحقيق الأخيرة لمتوسط عوائد يومية أعلى في الممارسة العملية.

Marie Soehl Coolsaet, Roberto Gallardo, Zhen Gao2026-05-26

🤖 machine learning

Parameter Efficient Multi-Class Intelligent Scheduling for Multimodal Online Distributed Industrial Anomaly Detection

تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل MODIAD، وهو إطار عمل مبتكر للكشف عن الشذوذ الصناعي الموزع عبر الإنترنت متعدد الوسائط، والذي يوظف مشكلة جدولة ذكية متعددة الفئات يتم حلها بواسطة خوارزمية جشعة للربح الهامشي المتسلسل واستراتيجية تكييف منخفضة الرتبة لكل فئة كفؤة في استهلاك الموارد لتحقيق أداء وكفاءة متفوقين في ظل قيود الموارد.

Heqiang Wang, Weihong Yang, Zheyuan Yang, Jia Zhou, Xiaoxiong Zhong, Fangming Liu, Weizhe Zhang2026-05-26

🔬 physics

Quantification of atmospheric carbon dioxide from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES East)

تقدم هذه الورقة شبكة عصبية موجهة بالفيزياء تستفيد من البيانات عالية التردد ومتعددة الأطياف من قمر GOES-East الاصطناعي لتقدير الكسور المولية لثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي، مما يوفر تغطية مكانية وزمانية غير مسبوقة لتتبع تغيرات غازات الاحتباس الحراري رغم انخفاض دقتها مقارنة بالأجهزة المخصصة.

Aaron Sonabend-W, Sean Campbell, John Platt, Christopher Van Arsdale, Anna M. Michalak2026-05-26

🤖 AI

Nano World Models: A Minimalist Implementation of Future Video Prediction

تقدم هذه الورقة "نماذج العالم النانوية" (Nano World Models)، وهي عبارة عن كود برمجي بسيط وقابل لإعادة الإنتاج مبني على تقنية "الانتشار القسري" (diffusion forcing)، يوحد مختلف مكونات التنبؤ بالفيديو لتمكين الدراسات العلمية المنضبطة حول خيارات تصميم نماذج العالم عبر بيئات متنوعة.

Siqiao Huang, Partha Kaushik, Michael Chen, Hengkai Pan, Omar Chehab, Fernando Moreno-Pino, Max Simchowitz2026-05-26

🤖 AI

Diff-Instruct with Diffused Reward: Towards Principled One-step Generator RL

تقترح الورقة البحثية إطار عمل Diff-Instruct مع المكافأة المنتشرة (DIDR)، وهو إطار عمل خالٍ من البيانات يعمل على مواءمة مولدات الصور ذات الخطوة الواحدة مع التفضيلات البشرية من خلال نشر التوزيعات المائلة للمكافأة عبر مسار الانتشار، محققاً كفاءة ودقة صور فائقتين مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية وحتى المعلمين متعدد الخطوات.

Junyi Wu, Weijian Luo, Haoyang Zheng, Runzhe Zhang, Guang Lin Haoyang Zheng Runzhe Zhang Guang Lin2026-05-26

🤖 AI

Reason--Imagine--Act: Closed-Loop LLM Decision Making with World Models for Autonomous Driving

تقترح الورقة البحثية إطار عمل "التفكير-التخيل-التنفيذ" (RIA)، وهو إطار عمل مغلق الحلقة يدمج نموذج لغوي كبير للتعليل مع نموذج عالم مشروط بالفعل لتمكين التحقق من السلامة عبر الإنترنت وتحسين أداء اتخاذ القرار بشكل كبير في القيادة الذاتية.

Zhengqi Sun, Yiwen Sun, Boxuan Liu, Tailai Chen, Tianxu Guo, Jiabin Liu2026-05-26

🤖 machine learning

MGVQ: Synergizing Multi-dimensional Sensitivity-Aware and Gradient-Hessian Fusion for Vector Quantization

يُعد MGVQ إطار عمل جديد للكمية المتجهة لنماذج الرؤية واللغة، يتغلب على عدم تطابق التوزيع عبر الوسائط وانجراف التدرج من خلال دمج التكميم متعدد الدقة الموجه بالحساسية مع تعويض الخطأ من الدرجة الثانية المدرك للتدرج، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في إعدادات البتات شديدة الانخفاض.

Zhong Wang, Zukang Xu, Xing Hu, Dawei Yang2026-05-26

🤖 machine learning

LLM-AutoSciLab: Closed-Loop Scientific Discovery via Active Experimentation with LLMs

تقدم الورقة البحثية LLM-AutoSciLab، وهو إطار عمل ذو حلقة مغلقة يدمج توليد الفرضيات مع الاختيار النشط للتجارب لتحقيق اكتشاف علمي أكثر دقة وكفاءة في استهلاك العينات من الطرق السابقة، وتم التحقق من صحته من خلال مجموعات بيانات ActiveSciBench الجديدة.

Sanchit Kabra, Nikhil Abhyankar, Saaketh Desai, Prasad Iyer, Chandan K Reddy2026-05-26

🤖 machine learning

A Large-Scale Dataset and Benchmark: Do Protein-Ligand Models Learn Binding Sites or Just Binding Likelihood?

تقدم الورقة البحثية InteractBind، وهو عبارة عن مجموعة بيانات ومعيار واسع النطاق صُمم لتقييم ما إذا كانت نماذج البروتين واللجين يمكنها تحديد مواقع الارتباط والتفاعلات غير التساهمية المحددة بدقة، مما يكشف أن النماذج الحالية تتفوق غالًا في التنبؤ باحتمالية الارتباط بينما تخفق في استيعاب الآليات الفيزيائية الكامنة وراء التعرف الجزيئي.

Zhaohan Meng, Zhen Bai, Ke Yuan, Iadh Ounis, Zaiqiao Meng, Hao Xu, Joseph Loscalzo2026-05-26

→ السابق التالي ←