3111 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة البحثية HLNet، وهي شبكة خفيفة الوزن عالية الثقة لتجزئة الصور الطبية شبه الخاضعة للإشراف، تستخدم اضطرابات ثنائية المستوى وتعلم استدلال الأدلة (EVIL) للتخفيف من الإشراف بالملصقات الزائفة الخاطئة وتقليل تعقيد النموذج، محققة أداءً فائقاً على مجموعات البيانات العامة باستخدام 20% فقط من البيانات المصنفة.
تقترح هذه الورقة نموذج "point transformer" يعتمد على الفئة (category-aware) والتوجيه بالمركز (centroid-guided) ومبني على "Point Transformer v3" لمعالجة عدم التوازن بين الفئات وتلاشي الحدود في تقسيم منطقة الأذن ثلاثية الأبعاد، محققةً دقة فائقة في كل من المناطق الفرعية الكبيرة والضئيلة من خلال وحدة انتباه متوازنة الفئات، ودالة خسارة ديناميكية، ومعالجة لاحقة موجهة بالمركز.
تقترح هذه الورقة تعديلاً يركز على الأداء لمسار استنتاج YOLOv7، يقوم بنقل عمليات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة إلى وحدة معالجة الرسومات لتقليل تدخل وحدة المعالجة المركزية ونقل البيانات، مما يحقق خفضاً في وقت الاستنتاج يصل إلى 32% مع الحفاظ على دقة الكشف وتحسين الكفاءة للأنظمة الصناعية في الوقت الفعلي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً للذكاء الاصطناً الاحتمالي يدمج شبكات الانتباه الرسومي، والنقل الأمثل القابل للتفاضل، والتعلم التعزيزي، والمعادلات التفاضلية العادية العصبية، لحل مشكلات ربط البيانات والجدولة الرادارية التكيفية لتتبع الأجسام الفضائية عبر مستشعرات متعددة وموزعة تحت أنظمة قياس متفرقة، متفوقة بذلك على الطرق التقليدية مثل JPDA وMHT، مع طرحها كأدوات مفتوحة المصدر للنشر في العالم الحقيقي.
تقترح هذه الورقة البحثية HSA-PaperRank، وهو إطار عمل للدمج الدلالي-البنيوي غير المتجانس يدمج التعلم التبايني القائم على PaperBERT، ومحول رسوم بيانية غير متجانس متعدد الرموز (poly-tokenized heterogeneous graph Transformer)، ووحدة تسجيل موجهة نحو التأثير، وذلك لترتيب الأوراق الأكاديمية بفعالية من خلال الالتقاط المشترك للدلالات النصية، والبنى العلاقاتية المعقدة، وإمكانات انتشار المعرفة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل HKRE-ARG، وهو إطار هرمي لاسترجاع مسارات المفاتيح والتقييم المعزز يدمج المعرفة غير المتجانسة بالسلامة الكيميائية مع آلية تغذية راجعة مغلقة الحلقة لتحسين مصداقية وموثوقية وامتثال الخطط التنظيمية لخطط الاستجابة للطوارئ الناتجة عن النماذج اللغوية الكبيرة للحوادث الكيميائية بشكل كبير.
تقترح هذه الورقة البحثية "التعلم الموجه بالأدلة البصرية" (VEGL)، وهو إطار عمل موحد يعزز الاستدلال من منظور الشخص الأول في النماذج اللغوية الرؤية الكبيرة عبر الجمع بين الإحماء الخاضع للإشراف، والترشيح ثنائي الاتجاه، والتعلم التعزيزي التبايني المرتكز، وذلك لإعطاء الأولوية للأدلة البصرية الموثوقة على حساب الأولويات اللغوية أو السياقات غير ذات الصلة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل موحد لتقنية البلوكشين يدمج طبقة لتطبيع البيانات مع آلية لامركزية للتحكم في الوصول باستخدام الهويات اللامركزية (DIDs) والعقود الذكية لمعالجة تحديات التوافق التشغيلي والأمن في النظم البيئية المجزأة لبيانات الرعاية الصحية، مما يؤسس لأساس معماري للتنفيذ والتقييم المستقبليين.
تقترح هذه الورقة إطار عمل T2I-ECG، وهو نهج يتكون من مرحلتين يستخرج النية العاطفية من النص لتوجيه وتحسين توليد الصور، مما يحسن بشكل كبير من المحاذاة العاطفية عبر الوسائط والدقة على مجموعة بيانات EmoVisText6-3000.
تقدم هذه الدراسة شبكة التمويل غير المتجانسة المدركة للقيمة (VHFN)، وهي بنية للذكاء الاصطناعي تتنبأ بفعالية بالتمويل بالتقسيط في التجارة الإلكترونية من خلال دمج التعلم العصبي الخاص بالقنوات، والتحسين الحساس للقيمة، وآليات الانتباه القابلة للتفسير لتتفوق على النماذج التقليدية في المعايرة وذات الصلة بالقرار الاقتصادي باستخدام بيانات معاملات حقيقية.