1707 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نموذج Enhanced EA-Transformer الذي يدمج استراتيجية التعبئة المسبقة ذات الخط الأساسي المزدوج، وخوارزمية تطورية متلاشية ديناميكيًا، ودالة فقدان موزونة متعددة الأبعاد لتحقيق إكمال عالي الدقة لبيانات السلاسل الزمنية المفقودة للأحمال الكهربائية تحت مختلف آليات ومعدلات الفقد.
تُثبت هذه الورقة أن نمذجة النوايا الصريحة تُحسّن الأداء التعاوني مقارنة بالأساليب الضمنية، وتحديداً في البيئات التي تتطلب استجابات مثلى متميزة لكل نوع من الشركاء، وذلك عبر إرساء تقسيم للعمل يفصل بين شخصية الشريك المستقرة وحالته الذهنية الديناميكية، مما يؤدي إلى تقليل عدم التوافق بين الشركاء.
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات ضخمة مستندة إلى نظام HamNoSys، تضم 144,000 صورة RGB من 15 مشاركاً لـ 160 فئة من أشكال اليد، وتضع أداءً مرجعياً باستخدام نماذج متنوعة من التعلم العميق والتعلم الآلي تحت بروتوكولات تقييم تعتمد على الموضوع (subject-dependent) وبروتوكول استبعاد المشارك الواحد (leave-one-subject-out) للنهوض بالتعرف الدقيق على لغة الإشارة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل SEEDS، وهو إطار عمل مدرك للأدوار من أجل هندسة متطلبات مستدامة في مجال الصحة الرقمية، يعمل على تحويل تقييمات الاستدامة متعددة الأبعاد إلى سجلات ومتطلبات قابلة للتنفيذ، مدعوماً بأداة مبتكرة لصياغة المسودات بمساعدة النماذج اللغوية الكبيرة لتعزيز الاعتماد العملي.
تقترح هذه الدراسة وحدة تحكم هجينة تجمع بين الغابة العشوائية والمعادلة التفاضلية (RF-DE) تعمل بفعالية على تقليل التجزئة في أنظمة التخزين ذات إزالة التكرار، محققةً نسبة تجزئة أقل، وانخفاضاً كبيًراً في زمن انتقال الإدخال/الإخراج، ومؤشر صحة تخزين أعلى مقارنةً بطرق التحكم في عدم التجزئة وجمع المهملات المستندة إلى تجزئة التخزين الحالية.
تقدم هذه الورقة البحثية PH-RAG، وهو إطار عمل استرجاع هجين متوازي ينفذ الاسترجاع المتناثر والكثيف في آن واحد مع الدمج وإعادة التصنيف لتحقيق دقة هي الأفضل في حالتها وتحسين زمن الاستجابة في الإجابة على الأسئلة مفتوحة المجال، متفوقاً بذلك على النماذج الوكيلية المعقدة دون الحاجة إلى رسوم بيانية للمعرفة أو نقاد تكراريين.
تستعرض هذه الورقة شبكات الخصومة التوليدية المقيدة بالسببية (CC-GANs)، التي تدمج النماذج السببية الهيكلية والتدخلات لتوليد بيانات مقاومة للتحيز عبر تجاوز الأنماط الترابطية لمعالجة المسارات التمييزية، مع اقتراح تصنيف مقارن، وتلخيص مقايضات العدالة والمنفعة، وتحديد التحديات الرئيسية لاعتمادها في المجالات عالية المخاطر.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل للتعلم الاتحادي خفيف الوزن وآمن يدمج الخصوصية التفاضلية مع التشفير المتجه المتماثل لحماية التطبيقات الحساسة للبيانات مثل إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) من هجمات الهندسة العكسية، مع قياس الأعباء التنبؤية والتشفيرية المرتبطة بها.
تقدم هذه الورقة إطار عمل هندسي ثلاثي المراحل وقابلاً لإعادة الإنتاج، يعمل بشكل منهجي على ترجمة احتياجات أصحاب المصلحة المتعددين والقيود التنظيمية إلى متطلبات نظام رسمية وقابلة للتحقق ومتوافقة مع معايير ISO/IEC/IEEE 29148 وتصنيف FUTURE-AI، وهو ما تم إثباته من خلال إنشاء مجموعة بيانات متطلبات متاحة للعموم لنظام ذكاء اصطناعي سريري عالي المخاطر في مشروع AI4HF.
تقدم هذه الورقة YOLO-WKPose v3.1، وهو تحديث شامل يوسع تقدير نقاط العلامات المميزة للطائرات ثابتة الجناح من خلال دمج خمس وحدات محددة لمعالجة الاضطرابات في الارتفاعات العالية، وضبابية الحركة، والتنبؤ الزمني، مع تقديم دليل تنفيذ مفصل يتضمن خسائر محددة ونطاق عمل بدلاً من النتائج التجريبية المسجلة.