3240 ورقة بحثية
تبحث هذه الورقة في كيفية تأثير خيارات النمذجة في التعلم التعزيزي العميق على سياسات الجدولة لمسألة جدولة ورش العمل المرنة، حيث تُظهر أن دمج حدود الأمثلية المستمدة من البرمجة بالقيود مع نماذج الخبراء في إطار عمل متعدد الوكلاء يحسن بشكل كبير تصميم المكافأة ويسرع التقارب لتحقيق أداء جدولة فائق وفي الوقت الفعلي.
تقترح هذه الدراسة شبكة هرمية ذات انتباه على مستوى الكلمة وتوزين قائم على النسب لتحليل المشاعر القائم على الجوانب للغة العربية، حيث أظهرت أن استخدام تضمينات CamelTools يتفوق بشكل كبير على Word2Vec عبر مجموعات بيانات متعددة من حيث الدقة ومقياس F1.
تقدم هذه الورقة دراسة تجريبية منهجية تُظهر أن الضبط الدقيق لنموذج المحول (Transformer) المُدرب مسبقاً Wav2Vec2-XLSR-53 على مجموعة بيانات قرآنية مدتها 870 ساعة من النصوص العربية بدون تشكيل يقلل بشكل كبير من معدلات الخطأ في الكلمات ويحسن كفاءة التدريب مقارنة بالأنظمة المرجعية.
تستخدم هذه الورقة تحليلات القياس الببليومتري ورسم خرائط المعرفة لبيانات "Web of Science" (2000-2025) لتتبع تطور التصميم الميسر المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الجدوى الهندسية إلى سهولة الاستخدام السياقية، مع تحديد الركائز البحثية الأساسية، والظواهر الناشئة مثل الذكاء الاصطنافتي التوليدي ومعايير الواقع الممتد (XR)، واقتراح إطار عمل شامل يرتكز على "المستخدم-السيناريو-التكنولوجيا" من أجل الحوكمة المستدامة في المستقبل.
تقوم هذه الورقة البحثية بقياس البصمة الكربونية لكل من MongoDB، وPostgreSQL/TimescaleDB، ونموذج هجين من PostgreSQL+MinIO لأعباء عمل السلاسل الزمنية القائمة على الصور في إنترنت الأشياء الأخضر، كاشفةً عن نقطة تقاطع انبعاثات تعتمد على الدقة حيث يكون MongoDB هو الأكثر استدامة للدقات المنخفضة (حتى 1440p)، بينما يتفوق النهج الهجين عند الدقات الأعلى (4K وما فوق) بفضل التخزين المنفصل، مما يوفر في النهاية إطار عمل لاتخاذ قرارات واعية بالكربون لاختيار بنيات التخزين في مراقبة المباني المستدامة.
تقترح هذه الورقة إجراءً قائماً على منهجية "بحث علوم التصميم" لدمج الشخصيات الاصطناعية والرحلات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي في أبحاث تجربة المستخدم لتسريع التحليل وصياغة الفرضيات في المراحل المبكرة، مع التأكيد على الضرورة القصوى للإشراف البشري للحد من الانحياز وضمان الصلاحية التجريبية.
تقترح هذه الورقة البحثية "محول تجميع الرؤى المتعددة" (MVAT)، وهو إطار عمل متوافق هندسياً يدمج الانتباه متعدد الرؤى الهرمي، ووحدات تعديل القنوات المتخصصة، ومقياس تشابه جيب التمام المطلق لتحقيق أداء رائد في استرجاع الأشكال ثلاثية الأبعاد عبر معايير قياسية متعددة.
تقدم هذه الورقة شبكة الانتباه المزدوج الكثيفة (DDAN)، وهي إطار عمل للتعلم العميق المستند إلى الفيزياء يحقق أداءً هو الأفضل في حالته من خلال الإزالة القوية للضوضاء البصرية الجمعية والضربية والمختلطة عبر دمج كتل كثيفة متبقية مع آليات انتباه مزدوجة ودالة فقد مركبة متخصصة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لشبكة تلافيفية زمنية (TCN) معززة بالانتباه للتعرف المستمر على مستوى الكلمات للغة الإشارة الهندية، والتي تستفيد من Mediapipe لاستخراج المعالم والالتفافات المتسعة لالتقاط الميزات المكانية والزمانية بفعالية، مما يظهر أداءً متفوقاً مقارنة بنماذج BiGRU وBiLSTM والنماذج الهجينة على مجموعة بيانات متخصصة.
تقترح الورقة البحثية CP-GOF، وهي طريقة تقليم أثناء وقت التدريب لحقول العتامة الغاوسية (Gaussian Opacity Fields)، تستخدم مقياس أهمية يعتمد على المتوسط المتحرك الأسي والمدرك للعمر وبدون تكلفة، بالإضافة إلى آلية محمية للمركز، للتخلص من عناصر غاوس الزائدة مع الحفاظ على الدقة الهندسية وتقليل عبء التخزين.