cs ورقة بحثية | Gist.Science

PEA-ARS: Privacy-Enhanced and Arbitrable V2V Accident Reporting System with Fuzzy Consensus

يقترح نظام PEA-ARS إطار عمل للإبلاغ عن حوادث التواصل بين المركبات (V2V) معززاً بالخصوصية وقابلاً للتحكيم، يدمج تشفير المنحنى الإهليلجي مع تقنية SimHash والعقود الذكية لتحقيق توازن فعال بين خصوصية المستخدم، والتحقق من الأدلة، وإدارة الثقة، مع التغلب على عوائق النشر التي تواجهها الحلول الحالية.

Siyuan Chen, Siying Cao, Xinyu Meng2026-10-12

💻 computer science

Design of an Adaptive Digital Intervention System for Preventing and Controlling Social Media Addiction in Adolescents: A Personalized Strategy Optimization Method Integrating NLP Sentiment Analysis and Reinforcement Learning

تقترح هذه الورقة نظام تدخل رقمي تكيفي يجمع بين تحليل المشاعر القائم على معالجة اللغات الطبيعية والتعلم التعزيزي القائم على القيود لتحسين الاستراتيجيات الشخصية للوقاية من إدمان وسائل التواصل الاجتماعي لدى المراهقين، مما أظهر تحسينات ملحوظة في تقليل المخاطر، ووقت الاستخدام، وقبول المستخدم مقارنة بالطرق التقليدية.

Qing Bian2026-10-12

💻 computer science

Chemical Chain-of-Thought Functions as a Hallucination-Prone Molecular Scratchpad

تكشف هذه الدراسة أن الاستدلال الكيميائي عبر "سلسلة الأفك‏ر" في النماذج اللغوية يعمل كمسودة جزيئية عرضة للهلوسة، حيث تشيع فيها الادعاءات الهيكلية المختلقة ومع ذلك تظل ذات حمولة سببية لتوليد الإجابات الصحيحة، مما يستلزم إشرافاً على مستوى العملية بدلاً من مجرد تقييم الإجابة النهائية.

Yatao Bian, Jiatong Li, Yuxuan Ren, Weida Wang, Xiao-yong Wei2026-10-12

💻 computer science

Hybrid LSTM-Transformer-ACO deep learning models for time series forecasting of solar power

تقترح هذه الدراسة إطار عمل هجينًا جديدًا للتعلم العميق يجمع بين شبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM)، والمحول (Transformer)، وتحسين مستعمرة النمل (ACO)، والذي يحقق عند تحسينه باستخدام خوارزمية (Nadam)، دقة فائقة وكفاءة حوسبية للتنبؤ بالطاقة الشمسية والأحمال الكهربائية في الوقت الفعلي مقارنة بالنماذج الهجينة المستقلة والمنافسة.

Mehdi Sepahvand, Ali Mir, Vahid Mehrdad2026-10-12

💻 computer science

Quantum Bayesian Neural Network for Uncertainty-Aware ECG Anomaly Detection

تقترح هذه الدراسة شبكة عصبية بايزية كمومية تدمج هندسة الميزات متعددة المقاييس، والتعلم الكمومي التبايني، والاستدلال البايزي لتحقيق كشف عالي الأداء وواعٍ باليقين عن شذوذ تخطيط كهربائية القلب، مما يثبت أن نموذج ترميز الزاوية الكثيفة المكون من ستة كيوبتات مع إعادة رفع البيانات يحقق مساحة تحت المنحنى (AUC) قدرها 0.91 مع التحقق من متانته من خلال التنفيذ على أجهزة IBM الكمومية الفيزيائية.

Van Hieu Nguyen, Sutharshan Rajasegarar, Shiva Raj Pokhrel2026-10-12

💻 computer science

Speculative Decoding Shortcuts Can Undermine Language Model Safety Guarantees

تُثبت هذه الورقة أن اختصارات فك التشفير التخميني ودمجها مع تقنيات ضغط النماذج يمكن أن تقوض بشكل كبير سلامة النماذج اللغوية من خلال إدخال تحولات توزيعية يهيمن عليها تسرب النموذج المسوّد، مما يستدعي اقتراح قبول مُحكوم بالمواءمة لاستعادة ضمانات السلامة.

ABDUL WAHEED, Sayed Hassan Ijaz, Najam Ul Hassan, Muhammad Zaheer Nazir2026-10-12

💻 computer science

Post-hoc reliability assessment and visual explanation for deep learning-based oral mucosal lesion detection

تقدم هذه الورقة إطار عمل لاحقاً (post-hoc) يعزز موثوقية وقابلية تفسير نموذج كشف YOLOv11 مجمد لآفات الغشاء المخاطي للفم من خلال تحليل كثافة تضمين الميزات لتحديد التنبؤات غير الموثوقة واستخدام استرجاع أقرب الجيران لتقديم تفسيرات بصرية، وكل ذلك دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.

Ekaterina Tolstaya, Julia Schwärzler, Dinara Kayumova, Stefan Kolek, Antonin Tichy, Sebastian Paris, Gitta Kutyniok, Fal (…)2026-10-12

💻 computer science

Adversarial Robustness of Quantum Supervised Learning for Network Intrusion Detection: White-Box Attacks, PGD-Aware Training, and Classical Benchmarking

تُظهر هذه الدراسة أنه في حين أن التدريب الخصومي يعزز بشكل كبير من متانة نموذج تعلم كمي خاضع للإشراف مكون من أربعة كيوبتات للكشف عن اختراق الشبكة ضد هجمات الصندوق الأبيض، إلا أن الأداء الناتج يظل أدنى من أداء المدرك متعدد الطبقات الكلاسيكي، مما يؤدي إلى عدم دعم ادعاء التفوق الكمي في هذا السياق الأمني.

Rahul Bhoge, Ranjit Keole, Pravin Karde2026-10-12

💻 computer science

FedCardioGuard: Quality- and Uncertainty-Aware Personalized Federated Learning with Rare-Class Generalization Audits for ECG Classification

يُعد FedCardioGuard إطار عمل للتعلم الاتحادي الشخصي المعتمد على الجودة والوعي بالشك لتصنيف تخطيط كهرباء القلب، والذي يحسن بشكل كبير درجات (macro-F1) والمعايرة في البيانات غير المتماثلة (non-IID) من خلال الترميز متعدد المقاييس والدمج التكيفي، رغم أنه يعاني حالياً من صعوبة في التعرف على الفئات النادرة بسبب قيود البداية الباردة ونقل الدرجات.

Sareh Saberi, Abbas Karimi, Faraneh Zarafshan, Javad Akbari Torkestani2026-10-12

💻 computer science

Modeling AdaGrad, RMSProp, and Adam with Integro-Differential Equations

تقترح هذه الورقة صياغات زمنية مستمرة لخوارزميات AdaGrad وRMSProp وAdam كمعادلات تفاضلية تكاملية من الدرجة الأولى، وتتحقق من دقتها من خلال المحاكاة العددية، والتحليل الاستقرائي، ودراسات التقارب، مما يقدم منظوراً نظرياً جديداً لطرق الأمثلة التكيفية.

Carlos Heredia Pimienta2026-10-12