1707 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة CitationGuard، وهو إطار عمل متعدد الأدلة يجمع بين كشف الشذوذ باستخدام غابة العزل (Isolation Forest) ودمج الأدلة الموزونة لتوليد درجة اشتباه هجينة من أجل تحديد أولويات السجلات الببليوغرافية التي تتطلب التحقق في المكتبات الرقمية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم الرسوم البيانية متعدد الطبقات ومدرك للأعباء الإضافية (Attn-ML-GCN)، والذي يعمل على نمذجة شبكات إنترنت الأشياء القائمة على بروتوكول RPL كرسوم بيانية مكونة من أربع طبقات للكشف بفعالية عن عائلات هجمات متعددة عبر التقاط الانتشار الهيكلي والزمني للهجوم، محققاً دقة كشف أعلى بكثير من النماذج المرجعية ذات الميزات المسطحة مع توفير رؤى تفسيرية حول تأثيرات الأعباء الإضافية على الشبكة.
تقدم هذه الورقة PVApp، وهو إطار عمل للهواتف المحمولة مدعوم سحابياً يستخدم Firebase ومسح رموز الاستجابة السريعة (QR code) لتمكين التحقق من المنتجات الاستهلاكية في الوقت الفعلي، والتحقق من حالة الموافقة، والإبلاغ عن الحوادث في غانا، والذي تم التحقق من نجاحه من خلال الاختبار الوظيفي لمعالجة التحديات التي تفرضها السلع المقلدة ودون المستوى المطلوب.
تقدم هذه الورقة بحثاً حول "وكيل معرفة RAG+SQL ذاتي التحسين للمؤسسات"، وهو بنية وسيطة توحد الترجمة المعتمدة على المخطط (schema-aware) للغة SQL، والاسترجاع الهجين للمستندات والرسوم البيانية، والتوجيه التكيفي للنماذج، لمعالجة الإجابة على الأسئلة المؤسسية المعقدة كمسألة تحكم ذاتي التحسين عبر أدوات معرفية غير متجانسة.
تقدم هذه الورقة دراسة حالة تثبت أن وكيل برمجة يعمل بالذكاء الاصطناعي، يعمل بموجب بروتوكول "المواصفات أولاً" دون مراجعة بشرية للكود أو وجود نموذج اختبار مسبق، قد نجح في تفكيك ثابت معماري جوهري عبر 189 ملفاً في قاعدة كود لغة "تايب سكريبت" (TypeScript) تبلغ 717 ألف سطر، وذلك من خلال التحسين المتكرر لمواصفات رسمية وتصحيح 201 عيباً على مدار ثلاثة أيام بتكلفة 2,430 دولاراً.
تقترح هذه الورقة إطار عمل (CNN–LLM) موجهاً بالحث ومراعياً للمخاطر، يدمج الإدراك البصري العميق مع ملاحظات أطباء الأشعة الخبراء لتوليد تقارير تشخيصية لصور الرنين المغناطيسي للدماغ دقيقة، وقابلة للتفسير سريرياً، ومقاومة للتحيز، متفوقة بشكل كبير على الطرق التقليدية في جودة التقارير واتساقها.
تقترح هذه الورقة جدار حماية لتطبيقات الويب يعتمد على نموذج ModernBERT يعمل على تخفيف تسرب تسميات مجموعات البيانات الناتج عن انحياز النقاط الطرفية من خلال خط معالجة مسبقة غير مرتبط بنقطة طرفية محددة، محققاً دقة تتجاوز 99.7% وزمن استجابة منخفض في اكتشاف هجمات HTTP متعددة الفئات دون الاعتماد على مسارات الطلبات.
تقدم هذه الورقة "مزادات الطوارئ التنافسية" (ACA)، وهي إطار عمل لتعيين مهام الروبوتات المتعددة بشكل لامركزي، يدمج أشجار تفرع الطوارئ ونمذجة الاعتقاد البايزي لتمكين التعافي الذاتي والموضعي من انسدادات المسارات الناجمة عن عوامل معارضة دون الحاجة إلى إعادة مزادات شاملة، مما يحسن بشكل كبير معدلات إكمال المهام ويقلل من عبء الاتصالات في البيئات الديناميكية وغير المستقرة.
تقيم هذه الدراسة فعالية النماذج اللغوية الكبيرة (ChatGPT-4 وGemini 2.5) في تصحيح تقييمات هندسة البرمجيات وتوليد ملاحظات مخصصة، حيث وجدت أنه على الرغم من إنتاجها لملاحظات عالية الجودة ودرجات أولية، إلا أن ارتباطها المحدود بتصحيح المدرسين يشير إلى أنها الأنسب لنموذج هجين يدعم المدرسين البشر بدلاً من استبدالهم.
تُظهر هذه الدراسة أن نماذج تعلم الآلة، ولا سيما بنية (Direct LSTM+Optuma) التي تتجنب مشكلة "الميزات المجمدة" المتأصلة في النهج التكراري ذاتي الانحدار، تتفوق بشكل كبير على النموذج المرجعي القائم على التقويم التشغيلي في النرويج للتنبؤ بوصول مرضى أقسام الطوارئ بالساعة عبر كل من آفاق التخطيط قصيرة وطويلة المدى.