3279 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل للانتشار التكيفي ثنائي الفروع والمحاذاة الزمنية الموجهة بالحركة، والذي يحل بفعالية المقايضة بين عدم القدرة على الإدراك والمتانة في العلامات المائية غير المرئية للفيديو من خلال الجمع بين الانتشار المحلي المتكيف مع المحتوى والترسيخ العالمي المدرك للإحداثيات لتحقيق أداء فائق ضد الاقتصاص المحلي والهجمات الأخرى.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل للتعلم العميق مدركاً للانحياز، يستخدم مجموعة بيانات صور أشعة سينية للصدر (CXR) متعددة المصادر، منسقة ومعالجة مسبقاً بشكل موحد، وفحصاً منطقياً للتنبؤ بالمصدر للتخفيف من انحياز أصل مجموعة البيانات، مما يثبت أن نموذج ResNet-38 مخصص يحقق دقة فائقة في اكتشاف أمراض الرئة متعددة الفئات تبلغ حوالي 93% مقارنة ببنيات ResNet الأكثر عمقاً.
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجين للأمن القائم على تعلم الآلة (MLBS) يدمج بين خوارزمية "الجار الأقرب" (KNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) لتحقيق دقة ومتانة فائقتين في اكتشاف هجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS) ضمن شبكات إنترنت الأشياء (IoT)، متفوقة بذلك على النماذج التقليدية بمعدل اكتشاف يصل إلى 98.72%.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل هجين للتعلم العميق متعدد المقاييس ومتعدد الخبراء وتكيفي يجمع بين EfficientNetB7 وVision Transformer مع دمج الميزات الديناميكي وصقل الانتباه لتحقيق دقة وقابلية للتفسير تضاهي أحدث ما توصل إليه العلم في تصنيف صور نسيج الثدي المرضية باستخدام مجموعة بيانات BreakHis.
تقدم هذه الورقة دراسة تجريبية لواجهات برمجة تطبيقات يوتيوب (YouTube APIs) تستخدم تحليل الارتباط والنماذج القائمة على الأشجار على 8,743 من تفاعلات "ستاك أوفر فلو" (Stack Overflow) لتحديد وتوصيف مجالات الدعم عالية المخاطر الناتجة عن عوامل بيئية وبرمجية وتوثيقية، مما يقدم رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين جودة دعم واجهات برمجة التطبيقات وأوقات الاستجابة.
تقدم هذه الورقة البحثية UAD-YOLO، وهو إطار عمل فعال يعتمد على YOLOv11 ومعزز بآلية انتباه النواة القابلة للفصل الكبيرة (Large Separable Kernel Attention)، والالتفاف لإعادة المعلمة (Reparameterised Convolution)، وفقدان Shape-IoU، لتحقيق كشف دقيق وعالي السرعة للظواهر الشاذة في البيئات الحضرية ضمن المشاهد المعقدة، وهو ما تم التحقق منه من خلال مجموعة بيانات جديدة وأداء متفوق في مقاييس الأداء مقارنة بالنماذج المرجعية.
تقدم هذه الدراسة إطار عمل هرمي للتعلم الآلي قابل للتفسير يدمج الاختيار الأمامي المتسلسل مع تحليل SHAP لتحديد مؤشرات حيوية قوية لتخطيط كهربائية الدماغ (EEG)، مثل الإنتروبيا التبديلية الجبهية والميزات الطيفية الزمنية، محققاً دقة تصل إلى 81.44% في التمييز بين مرضى الفصام والمجموعات الضابطة السليمة.
تقدم الورقة البحثية NACS-Net، وهو إطار عمل تجزئة مبتكر يدمج تدفقاً مزدلياً للنمطية والانحراف، وتحسيناً تكرارياً محكوماً بالتشريح، وعنق زجاجة مفاهيمي متفرق، لمعالجة عدم توازن المقدمة، والآفات منخفضة التباين، وتحديات التعميم عبر الماسحات الضوئية بفعالية في اكتشاف سرطان البروستاتا ذو الأهمية السريرية في التصوير بالرنين المغناطيسي الموزون بالزمن T2.
تقترح هذه الورقة البحثية نموذج ODAF-YOLOv11-n، وهو كاشف أجسام فائق الخفة يدمج بين الالتفاف الديناميكي متعدد الأبعاد ووحدة استعادة الميزات المكانية خفيفة الوزن لتحقيق دقة عالية وكشف آني لثمار الليتشي في بيئات البساتين المعقدة، مع تقليل التعقيد الحسابي بشكل كبير من أجل النشر الروبوتي على الحافة.
تستعرض هذه الدراسة المرجعية التخطيط الدلالي للروبوتات التعاونية من خلال صياغة التحدي كمسألة تجذير مقيدة، واقتراح تصنيف للبنى الهيكلية التي توازن بين القدرة والقدرة على الفحص، ورسم خارطة طريق لتعزيز الموثوقية عبر تحسين تقدير عدم اليقين، والتحقق من الخطط، وآليات الاسترداد.