🤖 machine learning

BicKD: Bilateral Contrastive Knowledge Distillation

تقترح هذه الورقة BicKD، وهو إطار عمل جديد لتقطير المعرفة يستخدم فقدًا تباينيًا ثنائي الجانب لمحاذاة أنماط التنبؤ على مستوى العينات ومستوى الفئات في آن واحد مع فرض التعامد الاحتمالي، مما يجعله يتفوق على الأساليب الرائدة في مختلف المعايير المرجعية.

Jiangnan Zhu, Yukai Xu, Li Xiong, Yixuan Liu, Junxu Liu, Hong kyu Lee, Yujie Gu2026-05-01
🤖 machine learning

GRASP: group-Shapley feature selection for patients

يقدم هذا العمل إطار GRASP، وهو إطار عمل مبتكر لاختيار الميزات يجمع بين تعيين قيمة شابلي (Shapley value) وتنظيم مجموعة-L21L_{21} لتحقيق مجموعات ميزات مستقرة، وقابلة للتفسير، وغير مكررة للتنبؤات الطبية، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية مثل LASSO في كل من الدقة واستقرار الميزات.

Yuheng Luo, Shuyan Li, Zhong Cao2026-05-01
📊 statistics

Making Conformal Predictors Robust in Healthcare Settings: a Case Study on EEG Classification

تتناول هذه الورقة تحدي انزياح التوزيع في الرعاية الصحية من خلال إثبات أن استراتيجيات المعايرة المخصصة تحسن بشكل كبير من تغطية المتنبئات المطابقة لتصنيف نوبات الصرع في تخطيط كهربائية الدماغ، مما يعزز موثوقية التكميم لعدم اليقين في البيئات السريرية عالية المخاطر.

Arjun Chatterjee, Sayeed Sajjad Razin, John Wu, Siddhartha Laghuvarapu, Jathurshan Pradeepkumar, Jimeng Sun2026-05-01
📊 statistics

Sample-efficient evidence estimation of score based priors for model selection

تقدم هذه الورقة البحثية DiME، وهي طريقة فعالة في استهلاك العينات لتقدير دليل النموذج (model evidence) للمسبقات الانتشارية (diffusion priors)، وذلك عبر الاستفادة من العينات المتوسطة من أخذ عينات اللاحقة (posterior sampling)، مما يتيح اختياراً فعالاً للنماذج وتشخيصاً دقيقاً لعدم ملاءمة المسبق (prior misfit) في المسائل العكسية التصويرية سيئة التحديد دون الحاجه إلى تقييمات كثيفة للكثافة أو درجات نظيفة دقيقة.

Frederic Wang, Katherine L. Bouman2026-05-01
💻 computer science

MARS: Efficient, Adaptive Co-Scheduling for Heterogeneous Agentic Systems

يُعد MARS نظام جدولة مشتركة فعالاً ومتكيفاً ينسق عالمياً بين موارد GPU وCPU غير المتجانسة لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المستقلين عبر فصل عملية القبول عن التنفيذ وتحسين استبقاء الحالة، مما يقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة النهائي مع الحفاظ على إنتاجية عالية.

Yifei Wang, Hancheng Ye, Yechen Xu, Cong Guo, Chiyue Wei, Qinsi Wang, Dongting Li, Tingjun Chen, Hai "Helen" Li, Danyang (…)2026-05-01
💻 computer science

How Hard Is Continuous Clustering? Lower Bounds from the Existential Theory of the Reals

تُثبت هذه الورقة أن تحديد وجود نقاط عالية الكثافة منفصلة أو وديان كثافة في التجميع المستمر المحدد بكثافات متعددة الحدود هو بنفس صعوبة النظرية الوجودية للأعداد الحقيقية، بينما تظل الأسئلة الطوبولوجية ذات الصلة مفتوحة ولكنها لا تقل عن تلك الصعوبة.

Angshul Majumdar2026-05-01
🤖 machine learning

Monitoring Neural Training with Topology: A Footprint-Predictable Collapse Index

تقترح هذه الورقة نظام مراقبة آني، يعتمد على معرفة الطوبولوجيا، يجمع بين صيانة هومولوجيا مورس النمطية ومؤشر الانهيار للكشف عن الانهيار التمثيلي في التضمينات العصبية بشكل مبكر وفعال من خلال التحديثات التدريجية، مما يتيح التدخلات في الوقت المناسب أثناء التدريب.

Alexander Kalinowski2026-05-01
🤖 machine learning

People-Centred Medical Image Analysis

تقدم هذه الورقة إطار عمل "تحليل الصور الطبية المتمحور حول الإنسان" (PecMan)، وهو إطار عمل يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشر يعمل على تحسين دقة التشخيص، والعدالة عبر المجموعات السكانية المتنوعة، وتكامل سير العمل في ظل قيود عبء العمل السريري بشكل مشترك للتغلب على عوائق الاعتماد السريري، مدعوماً بمعيار FairHAI الجديد.

Zheng Zhang, Milad Masroor, Cuong Nguyen, Tahir Hassan, Yuanhong Chen, David Rosewarne, Kevin Wells, Thanh-Toan Do, Gust (…)2026-05-01
🔢 mathematics

State-Dependent Lyapunov Method for Rank-1 Matrix Factorization

تقدم هذه الورقة إطار عمل "ليابونوف" المعتمد على الحالة لتحليل التدرج المنحدر لعملية تحليل المصفوفة من الرتبة 1، مبرهنةً أن الشهادات التربيعية المحددة بالمعلمات تنشأ طبيعياً من بنية الرتابة للديناميكيات لضمان التقارب العالمي أو دفع المسارات نحو متشعب متوازن، مع أدلة عددية تشير إلى قابلية تطبيق الطريقة على نطاق أوسع.

Jaehong Moon2026-05-01
🧬 biology

Entropy-Dominated Temporal Vocal Dynamics as Digital Biomarkers for Depression Detection

تُظهر هذه الدراسة أن المؤشرات الحيوية الزمنية المدفوعة بالاعتلاج (الإنتروبيا) لديناميكيات المحادثة تتفوق بشكل كبير على السمات الصوتية الثابتة في اكتشاف الاكتئاب، مما يشير إلى أن تعقيد تقلبات الكلام، بدلاً من متوسط مستويات الإشارة، يحمل قيمة تشخيصية أكبر.

Himadri S Samanta2026-05-01