cs ورقة بحثية | Gist.Science

When Evaluation Clarity Creates Algorithmic Anxiety: A Randomized Field Experiment of Explainable Fuzzy Assessment and Teacher Feedback Uptake

تُظهر تجربة ميدانية عشوائية شملت 982 من أساتذة الجامعات الصينية أن التغذية الراجعة من الذكاء الاصطناعي الضبابي القابل للتفسير تعزز بشكل كبير العدالة الإجرائية، والثقة المعايرة، والتحسين التدريسي اللاحق مقارنة بأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية أو "الصندوق الأسود"، وذلك بشكل أساسي من خلال توضيح عدم اليقين الخوارزمي وتعزيز استيعاب التغذية الراجعة.

Yiran Zhou2026-08-26

💻 computer science

A Validated Measurement Protocol for Comparable, Cost-Aware Software Testing Evaluation: A Reproducible Benchmark, an Oracle Sampling-Budget Guarantee, and a Real-Fault Validity Study, Instantiated for Quantum Programs

تقدم هذه الورقة بروتوكول قياس معتمد وقابل لإعادة الإنتاج (QSQ-Bench و Q-EVAL) يضمن تقييمات لاختبار البرمجيات قابلة للمقارنة، ومراعية للتكلفة، وصالحة بنيوياً من خلال إرساء ضمانات إحصائية لـ "الأوراكل" وإثبات فعاليتها عبر دراسة شاملة على البرامج الكمومية ونظام كلاسيكي.

Bhanwar Gupta, Sanjeev Rana2026-08-26

💻 computer science

SFE-YOLO: Spatial-Frequency Dual-Domain Enhanced YOLO for SAR Ship Detection

لمعالجة أوجه القصور في الكواشف الحالية في البيئات البحرية المعقدة، تقترح الورقة البحثية SFE-YOLO، وهو إطار عمل YOLO معزز ثنائي المجال يدمج التلافيف المروحية (pinwheel convolution) لاستخراج الميزات متعددة الاتجاهات وكتلة المجال الترددي لتخميد ضجيج البحر، محققاً أداءً فائقاً في كشف السفن بواسطة رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) على مجموعتي بيانات SSDD وHRSID.

Huicong Ning, Ying Zhang, Jiajia Chen, Peinan Hao, Xiaojing Zhao, Tianzi Yan2026-08-26

💻 computer science

Context-Aware LLM Evaluators for Content Moderation Judgments in a Low-Resource Setting

تُظهر هذه الدراسة أنه في حين أن التلقين الواعي بالسياق واسترجاع القرارات السابقة يمكن أن يحسّنا من أداء نماذج اللغة الكبيرة كجهات تقييم للإشراف على منتديات الصحف الألمانية، فإن اختيار سعة النموذج يعد أكثر أهمية من استراتيجية التلقين، حيث تفوق النموذج الأكبر على الأنظمة الخاضعة للإشراف في فئات الحذف النادرة دون الحاجة إلى بيانات تدريب مصنفة.

Felix Krejca, Tobias Kietreiber, Michael Wiegand, Sebastian Neumaier2026-08-26

💻 computer science

A Priority-Guided Action-Masked Proximal Policy Optimization Framework for Dynamic Scheduling of Electric Power Material Verification Tasks

تقترح هذه الورقة إطار عمل PPO-TS، وهو نظام تحسين سياسة متقاربة موجه بالأولوية ومقنع بالإجراءات، والذي يُظهر تحسناً ذا دلالة إحصائية في معيار مرجعي اصطناعي لجدولة التحقق من مواد الطاقة الكهربائية الديناميكية، على الرغم من كشف قيود في استغلال المعدات وحدود التعميم.

Zhaolei He, Ao He, Cong Lin, Jing Zhao, Liping Gao, Xiang Yin2026-08-26

💻 computer science

Learning efficient representations of complex constraints for scalable optimization

تقدم الورقة البحثية PolyFormer، وهو إطار عمل للتعلم الآلي المستند إلى الفيزياء، والذي يتعلم تمثيلات متعددة الأوجه (polytopic) مدمجة للقيود المعقدة لتمكين التحسين التوجيهي القابل للتوسع والسريع والدقيق عبر مختلف مشكلات العالم الحقيقي.

Bo Zhao, Yilin Wen, Yi Guo, Wei Qi, Zechun Hu, Colin Jones, Jian Sun2026-08-26

💻 computer science

JarifNet: An Attention-Augmented Lightweight CNN for Highly Calibrated Edge Image Classification

تقدم هذه الورقة البحثية JarifNet، وهي بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) خفيفة الوزن تجمع بين عنق الزجاجة ذي المتبقي المعكوس (inverted residual bottlenecks)، وانتباه الضغط والتحفيز (Squeeze-and-Excitation attention)، والعمق العشوائي (Stochastic Depth) لتحقيق دقة وحالة معايرة احتمالية وكفاءة حوسبية رائدة في تصنيف الصور على أجهزة الحافة باستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10.

Sadik Al Jarif2026-08-26

💻 computer science

TITAN: A Diversity-Driven Stacked Ensemble with a Multi-Branch Neural Network for Predicting Live Birth in IVF

تقدم الورقة البحثية نموذج TITAN، وهو نموذج تجميع متراكم مدفوع بالتنوع يدمج خمسة متعلمين قائمين على الأشجار مع شبكة عصبية مخصصة متعددة الفروع مع كشف صارم للتسرب وتحسين بايزي لتحقيق دقة رائدة في التنبؤ بنتائج الولادة الحية لدورات التلقيح الاصطناعي باستخدام سجل HFEA.

Bala Shiwangi¹, Shailesh D. Kamble², Brijesh Kumar¹2026-08-26

💻 computer science

Multi-classification of Brain Tumor MRI images using Convoluted Neural Network (CNN) based approach

تقترح هذه الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مخصصاً مكوناً من سبع طبقات يحقق دقة اختبار بلغت 96.10% في تصنيف صور رنين مغناطيسي للدماغ إلى فئات الورم الدبقي، والورم السحائي، والورم النخامي، والفئة الطبيعية، مما يظهر أداءً قوياً للتشخيص بمساعدة الحاسوب دون الاعتماد على نماذج مدربة مسبقاً.

Bhavak Bajaj, PRIYA GOEL, Rajni Bala2026-08-26

💻 computer science

Construction of a Personalized Physical Fitness Training Recommendation System Based on Random Forest and Gradient Boosting Machine

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعاوني الهرمي المدفوع بالمعرفة بالمجال (DKHCL) يدمج اختيار الميزات باستخدام الغابة العشوائية مع التنبؤ بآلة تعزيز التدرج وقيود نسبة عبء العمل الحاد إلى المزمن لتحقيق توصيات دقيقة وعالية الكفاءة ومخصصة للياقة البدنية، مما أظهر أداءً متفوقاً في مرحلة الاختبار غير المتصل بالإنترنت مقابل النماذج المرجعية المتقدمة وتحسينات ملموسة في الواقع في تقليل الإصابات وكفاءة تحقيق الأهداف في عملية تحقق ميدانية استباقية.

Fuliang Geng, Mei Wei2026-08-26

→ السابق التالي ←