3418 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "كتلة التلافيف التكافلية" (Symbiotic Convolution Block - SCB)، وهي وحدة خفيفة الوزن وغير قائمة على الانتباه، تحقق إعادة معايرة ضمنية للميزات وتنوعاً من خلال خرائط تلافيفية مدمجة، مما يوفر بديلاً فعالاً من الناحية الحسابية لآليات الانتباه في مهام تصنيف الصور.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل هجين يدمج نموذج DeBERTa-v3 الذي تم ضبطه بدقة، والذي يلتقط بفعالية المشاعر المحايدة في الأخبار المالية، مع المؤشرات الفنية لتحسين دقة التنبؤ الاتجاهي لمؤشر NIFTY 50 بشكل كبير مقارنة بالنماذج المرجعية التي تعتمد على السعر فقط.
تقترح هذه الورقة البحثية GeoRel-CLIP، وهو إطار عمل للتقطير العلاقاتي المنظم هندسياً يعمل على تعزيز التعرف في صور "الصفر" (zero-shot) لنموذج CLIP من خلال التحسين المشترك للتوزيع الهندسي العالمي والبنية العلاقاتية المحلية للتخفيف من فجوات الأنماط وانهيار التمثيل أثناء مرحلة ما بعد التدريب المسبق.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل للتعلم الآلي قابل للتفسير وفعال في استهلاك البيانات المصنفة باستخدام خوارزمية CatBoost والتعلم شبه الإشرافي للتعرف بدقة على تكوينات التلامس في الروبوتات المستمرة التي تعمل بمحركات الأوتار لأغراض الجراحة طفيفة التوغل، محققةً أداءً عالياً ببيانات مصنفة محدودة مع تحديد القوة الطبيعية كسمة حرجة لاستراتيجيات التحكم الأكثر أماناً.
تقدم هذه الورقة نموذجاً للتوصيف مدفوعاً بالذكاء الاصطناعي ضمن بيئة ميدان سيبراني (cyber range) يعمل على تقييم أداء المتعلم باستمرار لإنشاء تغذية راجعة مؤتمتة ومخصصة ومسارات تعلم تكيفية، مما يعالج التحديات الرئيسية في القابلية للتوسع والتخصيص في مجال التعليم السيبراني.
تقترح هذه الورقة واجهة أمامية دلالية خفيفة الوزن وتعمل في الوقت الفعلي، تدمج تجزئة الكائنات (instance segmentation) الدورية مع مسار رسم خرائط غاوسي قائم على التسجيل لإزالة الأجسام الديناميكية بفعالية وتعزيز متانة نظام (RGB-D SLAM) في البيئات الديناميكية.
تقدم هذه الدراسة LV-YOLO، وهو إطار عمل للتعلم العميق ثنائي المراحل يجمع بين MobileNetV3 للفحص العالمي ونموذج YOLOv11 محسّن مع وحدات انتباه ورفع عينات مبتكرة، والذي يكشف بفعالية ودقة عن الغزو اللمفاوي الوعائي في صور الشرائح الكاملة لسرطان المعدة لمساعدة أطباء المسالك البولية في تصنيف المخاطر السريرية.
تُثبت هذه الورقة أن إطار عمل غير مُشرف يستفيد من سمات النماذج الرؤيوية الأساسية ثنائية الأبعاد المجمدة، عند تطبيقه على صور عمق نمطية لتيجان الأشجار المستخرجة من بيانات ليدار (LiDAR)، يقوم بتنظيم أنواع الأشجار الفردية بشكل أكثر تماسكاً من كل من الواصفات الهندسية المصممة يدوياً والنماذج الأساسية ثلاثية الأبعاد المجمدة، مع التحكم بصرامة في المتغيرات المربكة الناتجة عن مصدر الاستحواذ للتحقق من تفوق التمثيلات البصرية المدربة مسبقاً على الهندسة الأصلية ثلاثية الأبعاد في هذا المجال.
يقدم SpectralMLP إطار عمل جديد لشبكات الهايبرغراف العصبية يستبدل التجميع التقليدي بآلية ترشيح طيفي ثنائية التردد فعالة وخالية من تمرير الرسائل باستخدام قواعد كثيرات حدود جاكوبي القابلة للتعلم، محققاً أداءً رائداً عبر معايير قياسية متعددة مع الحفاظ على عدد معاملات أقل من معظم الطرق الموجودة.
تقدم هذه الدراسة معياراً مضبوطاً يقارن بين النماذج التسلسلية الخام، والنماذج القائمة على الصور (GAF)، والنماذج الهجينة، والنماذج الإحصائية للكشف عن الشذوذ في استهلاك الكهرباء المنزلية، حيث وجدت أن النمذجة الزمنية المباشرة (Raw 1D-CNN) تفوقت على النهج الأخرى في ظل بروتوكولات الاضطراب الاصطناعي، مع التأكيد على ضرورة التفسير الحذر نظراً لنطاق مجموعة البيانات المقتصر على أسرة واحدة وافتقارها إلى تصنيفات الأعطال الواقعية.