3240 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل متعدد المهام معززاً دلالياً مع تعلم منهجي مدرك للبنية، وذلك عبر الاستفادة من نموذج Qwen2-7B-Instruct وتوسيم الأدوار الدلالية التوليدي لتحسين أداء الترجمة الآلية العصبية في حالات الموارد المنخفضة بشكل كبير من خلال معالجة عدم التطابق الدلالي وتحسين ديناميكيات التدريب.
تقدم هذه الورقة شبكة دمج الرسوم البيانية متعددة الوسائط ذات التكيف الديناميكي (DAMGF-Net)، وهي نموذج تعلم عميق مبتكر يدمج ديناميكياً بين بيانات الاستشعار عن بعد، ووسائل التواصل الاجتماعي، وإنترنت الأشياء، والبيانات الزلزالية لتحقيق تعرّف عالي الدقة، وقابل للتفسير، وفي الوقت الفعلي تقريباً على المخاطر المتعددة عبر الزلازل والفيضانات والحرائق والدخان.
تقدم هذه الدراسة FZ-VLM، وهو إطار عمل جديد لنماذج الرؤية واللغة من نوع Florence-Zephyr ثنائي المرحلة، يقوم بأتمتة استخراج السمات الإشعاعية من الأشعة المقطعية للرئة وتوليد أوصاف ذات صلة سريرية للعقيدات وتوصيات للمتابعة، مما يظهر دقة واكتمالاً فائقين مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية للذكاء الاصطناعي والخبراء البشريين.
يقدم هذا البحث TurkCite، وهو إطار عمل ومجموعة بيانات مشروحة من قبل خبراء لتصنيف مقاصد الاستشهاد في الأدبيات الأكاديمية التركية، مما يثبت أن المشفرات المحولة (Transformer encoders) الخاصة باللغة تتفوق على النقل القائم على الترجمة، مع تقديم نماذج لغوية كبيرة محسنة عبر التلقين كبدائل فعالة خالية من التدريب للتحليل الببليومتري غير الإنجليزي.
تقترح هذه الورقة البحثية SI-GP، وهو برنامج جيني فوق-إرشادي (hyper-heuristic) مستند إلى الحلّال، يعمل على تعزيز قواعد الإرسال القابلة للتفسير لمسألة التوجيه الجماعي العشوائية ذات النوافذ الزمنية، وذلك عبر استخراج واختيار سمات إرشادية خاصة بالنماذج من حلول مرجعية عالية الجودة، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية الحالية مع الحفاظ على قابلية قراءة القواعد واستقرارها.
تقترح هذه الورقة خوارزمية RC-NSGA-II، وهي خوارزمية تحسين متعددة الأهداف مبتكرة تدمج تخصيص الموارد القائم على مساهمة الفضاء الجزئي المستند إلى K-means، والترميز بالمفتاح العشوائي، والبحث المحلي التكيفي لحل مشكلة تسليم الشاحنات والطائرات بدون طيار التعاونية ثلاثية الأهداف المعقدة بفعالية، مما يظهر أداءً فائقاً في جودة الحل وكفاءته عبر مختلف نماذج الاختبار المرجعية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل ذاتي الضبط يستخدم التحسين البايزي المقترن بالأجهزة، والتعلم بنقل المعرفة، والتغذية الراجعة المدركة للانحراف لتحسين معلمات التشفير خفيفة الوزن ديناميكيًا لأنظمة دعم القرار محدودة الموارد، مما يوازن بين الأمان وكفاءة الطاقة والأداء دون تدخل يدوي.
تقترح هذه الدراسة نموذجاً هجيناً للتنبؤ بجودة الهواء يدمج نموذج SARIMA لاستخراج الاتجاهات، وشبكة TCN لالتقاط الديناميكيات غير الخطية، وخوارزمية SCSO لتحسين المعلمات الفائقة، مما أظهر دقة ومتانة أعلى بكثير مقارنة بالطرق التقليدية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل خفيف الوزن وقوي يعتمد على YOLOv11، والذي يستفيد من التدريب المسبق ذاتي الإشراف المرتكز على الآفات ومصنف هرمي ثنائي المراحل لتحقيق كشف عالي الدقة وغير جراحي لسرطان الميلانوما على مجموعة بيانات HAM10000، مع الحفاظ على المرونة ضد تدهور الصور الشائع في الأجهزة المحمولة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم الاتحادي القابل للتفسير، يتسم بالشفافية والحفاظ على الخصوصية لشبكات المركبات ذاتية القيادة، والذي يدمج اختيار الميزات الموزعة والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحقيق تنبؤ عالي الدقة للهجمات السيبرانية متعددة الفئات مع الحفاظ على محلية البيانات وموثوقية القرار.