cs.LG ورقة بحثية

PerturbRx: Learning Treatment-Conditioned Latent Transitions for Patient Drug Response Prediction

يُعد PerturbRx إطار عمل مبتكر يتنبأ باستجابات مرضى السرطان للعقاقية من خلال تعلم ونقل الانتقالات الجزيئية الكامنة المشروطة بالعلاج من بيانات الخلية الواحدة إلى ملفات تعريف المرضى قبل العلاج، مما يتغلب بفعالية على ندرة البيانات وعدم تجانس الأورام لتحقيق أداء تنبؤي فائق.

Yoshitaka Inoue, Minoh Jeong, Alfred Hero, Rui Kuang, Augustin Luna2026-08-24

🤖 machine learning

Learning-Based Speed Estimation from Accelerometer-Only Inertial Sensing

تقدم الورقة البحثية نموذج CarSpeedNet، وهو نموذج تعلم عميق خفيف الوزن يقدر سرعة المركبة بدقة باستخدام بيانات مقياس التسارع للهاتف الذكي فقط عبر الاستفادة من نافذة زمنية مدتها 4 ثوانٍ لتحقيق جذر متوسط مربع الخطأ يبلغ 1.8 م/ث دون الحاجة إلى مدخلات الجيروسكوب، أو قياس حركة العجلات، أو تحديد الموقع.

Barak Or2026-08-21

🤖 machine learning

Teacher-free Latent Self-distillation and Class-separable Representations for Lightweight IoT Attack Detection

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتقطير الذاتي الكامن خفيف الوزن وخالٍ من المعلم، يعتمد على مشفر تلقائي توأم يقوم بتوليد تسميات ناعمة ذاتية لكل فئة لتحقيق تمثيلات فائقة القابلية للفصل بين الفئات، مما يتيح كشفاً عالي الدقة وفائق السرعة لهجمات إنترنت الأشياء دون الاعتماد على نماذج معلمة خارجية.

Phai Vu Dinh, Diep N. Nguyen, Dinh Thai Hoang, Marwan Krunz, Quang Uy Nguyen, Son Pham Bao, Eryk Dutkiewicz2026-08-21

🤖 machine learning

SPINEX: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Anomaly and Outlier Detection

تقدم هذه الورقة البحثية SPINEX، وهو خوارزمية مبتكرة للكشف عن الشذوذ تستفيد من التشابه وتفاعلات الفضاء الجزئي من الرتب العليا لتحقيق أداء فائق وقابلية للتفسير عبر مجموعات بيانات متنوعة مع الحفاظ على تعقيد حوسبي متوسط.

MZ Naser, Ahmed Z Naser2026-08-21

📊 statistics

SPINEX-Clustering: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Clustering Problems

تقدم هذه الورقة البحثية SPINEX-Clustering، وهو خوارزمية مبتكرة قائمة على التشابه تستفيد من التفاعلات من الرتب العليا عبر الفضاءات الجزئية لتحقيق أداء رفيع المستوى وقابلية للتفسير عبر 51 مجموعة بيانات متنوعة مع الحفاظ على تعقيد حوسبي متوسط مقارنة بـ 13 طريقة تجميع راسخة.

MZ Naser, Ahmed Naser2026-08-21

📊 statistics

SPINEX-TimeSeries: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Time Series and Forecasting Problems

تقدم هذه الورقة البحثية SPINEX-TimeSeries، وهو خوارزمية تنبؤ قائمة على التشابه تستفيد من التفاعلات الزمنية من الرتب العليا لتحقيق دقة تنبؤية فائقة وقابلية للتفسير عبر مجموعات بيانات متنوعة مع الحفاظ على تعقيد حسابي متوسط.

Ahmed Z Naser, MZ Naser2026-08-21

🤖 machine learning

ReAugment: Model Zoo-Guided RL for Few-Shot Time Series Augmentation and Forecasting

يُعد ReAugment إطار عمل يعتمد على التعلم المعزز للتنبؤ بالسلاسل الزمنية في حالات التعلم من عينات قليلة، حيث يستخدم حديقة نماذج لتحديد العينات المعرضة للإفراط في التخصيص وتوليد تعزيزات مستهدفة تكيفياً لتعزيز تنوع التدريب وتحسين أداء التنبؤ.

Haochen Yuan, Yutong Wang, Yihong Chen, Yunbo Wang, Xiaokang Yang2026-08-21

⚛️ quantum physics

Integrated Encoding and Quantization to Enhance Quanvolutional Neural Networks

تقترح هذه الورقة إطار عمل لشبكة عصبية كوانتومية (Quanvolutional) محسنة تستخدم تكميماً مرناً للبيانات مع التذكير (memoization) واستراتيجية ترميز متكاملة مبتكرة لتحسين الأداء والقدرة على التكيف مع تقليل متطلبات الموارد الكمومية مقارنة بالطرق الحالية.

Daniele Lizzio Bosco, Beatrice Portelli, Giuseppe Serra2026-08-21

📊 statistics

SPINEX_ Symbolic Regression: Similarity-based Symbolic Regression with Explainable Neighbors Exploration

تقدم هذه الورقة البحثية SPINEX_SymbolicRegression، وهو خوارزمية جديدة للانحدار الرمزي القائم على التشابه تستفيد من استكشاف الجيران القابل للتفسير لتحديد التعبيرات ذات الجدارة العالية، مما يظهر دقة وتشابهاً هيكلياً تنافسياً ضد الأساليب الرائدة عبر أكثر من 180 دالة معيارية.

MZ Naser, Ahmed Z Naser2026-08-21

🧬 biology

Modeling COVID-19 spread in the USA using metapopulation SIR models coupled with graph convolutional neural networks

توسع هذه الورقة نموذج الشبكة العصبية التلافيفية الرسومية الهجين ونموذج المعرض للإصابة-المصاب-المتعافي (GCN-SIR)، الذي تم التحقق من صحته مسبقاً على بيانات المناطق اليابانية، ليشمل الولايات المتحدة القارية بهدف تحسين التقدير في الوقت الفعلي لعدد التكاثر والتنبؤ بانتشار كوفيد-19 عبر الولايات من خلال مراعاة أنماط التنقل المتميزة والاستجابات السياساتية.

Petr Kisselev, Padmanabhan Seshaiyer2026-08-21

→ السابق التالي ←