3111 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة تدقيقاً مسجلاً مسبقاً يكشف أنه بينما يعد التكيف المتوازن في الآلية أقل ضرراً من التكيف متوسط المخاطر لنماذج التأسيس للسلاسل الزمنية المجمدة في ظل وجود فقدان معلوماتي، فإن جميع أهداف التكيف المتعلم تؤدي بشكل أسوأ بكثير من مجرد ترك النماذج دون تكيف، مما يجعل المقارنات بين استراتيجيات التكيف غير قابلة للتفسير دون مرجع صريح لعدم التكيف.
تقترح هذه الورقة VahanSWARM، وهو إطار عمل للتعلم السربي مدفوع بسلسلة الكتل (blockchain) يتيح التنبؤ بالطلب بشكل آمن ولامركزي ويحافظ على الخصوصية لسلاسل توريد المركبات الذكية، وذلك من خلال السماح لأصحاب المصلحة بتدريب النماذج بشكل تعاوني دون مشاركة البيانات الخام مع ضمان قابلية التدقيق من خلال التجزئة باستخدام خوارزمية SHA-256.
تقدم هذه الورقة SatForensics، وهو إطار عمل متعدد الوسائط يعتمد على تقنية Transformer يدمج بيانات التتبع عن بُعد للأقمار الصناعية، وتداخل الترددات الراديوية، وقياس الانعكاس لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتحقيق كشف دقيق وعالي الجودة للهجمات السيبرانية وتحديد نسبتها، مع الحفاظ على سلسلة عهدة غير قابلة للتلاعب لشبكات الأقمار الصناعية في المدار الأرضي المنخفض.
تقيم هذه الدراسة استراتيجيات التعلم شبه المُشرف والتعلم التنافسي بين الشركات المصنعة لتحديد مواقع الأسنان المفقودة ثلاثية الأبعاد في فحوصات التصوير المقطعي المحوسب ذو الحزمة المخروطية (CBCT) متعددة الشركات، حيث وجدت أنه بينما حقق التدريب التنافسي بين الشركات المصنعة أفضل أداء اختبار مغلق، فإن النهج شبه المُشرف لم يظهر تفوقاً ملحوظاً على الإشراف الصرف.
تُظهر هذه الدراسة أن نموذج الغابة العشوائية (Random Forest) يتفوق على الانحدار اللوجستي في التنبؤ بإعادة الإدخال غير المخطط لها إلى المستشفى خلال 30 يوماً، مع الحفاظ على الفائدة السريرية من خلال تحليلات التفسير الشاملة التي تحدد عوامل الخطر الرئيسية مثل حالات الإدخال السابقة ومدة الإقامة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل هجينًا جديدًا يعتمد على الخوارزميات الاستدلالية يجمع بين اختيار الميزات القائم على الخوارزمية الجينية وتحسين البحث المستقبلي للتنبؤ بدقة بمعدلات وفيات كوفيد-19 في هولندا، مما أظهر أداءً متفوقًا مقارنة بخوارزميات أخرى مثل تحسين اللهب العث، وتحسين الحوت، والشبكات العصبية الاصطناعية.
تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل SHIELD-RDH، وهو إطار عمل مبتكر لإخفاء البيانات القابل للاسترداد في الصور المشفرة يدمج الضغط غير الفاقد لضمان سعة عالية، والتحكم في الوصول القائم على الأدوار، وآلية مصادقة مدمجة ذاتياً وآمنة تشفيرياً لضمان سلامة الصورة وتحديد مواقع التلاعب دون الحاجة إلى خرائط موقع لكل بكسل.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الحبيبية المدعومة بالمعلومات" (ISG) الذي يكيف دقة التصنيف الدلالي ديناميكيًا مع تقلب عرض نطاق التردد اللاسلكي عبر اشتقاق الحدود النظرية بواسطة نظرية المعلومات وتنفيذ نظام تعلم عميق في الوقت الفعلي وخالٍ من المعلمات يضمن إدراك الحافة الموثوق من خلال التدهور التدريجي السلس.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لإثبات أصل القرار آمن لإعادة التشغيل للسياقات الجيومكانية القابلة للتغيير، يستخدم إيصالات مرتبطة بالإصدار وجبهات تغيير هندسية لضمان سلامة القرار مع تحقيق وفورات حسابية كبيرة من خلال إعادة التشغيل الانتقائية.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة المحلية ذات الأوزان المفتوحة، بمقاساتها الصغيرة والمتوسطة، يمكنها أتمتة توليد مصفوفة Q لنماذج التشخيص المعرفي بفعالية وكفاءة، مما يوفر بديلاً يحافظ على الخصوصية ويسهل الوصول إلى الموارد مقارنة بالتقييم اليدوي المكلف من قبل الخبراء والنماذج المغلقة المصدر الرائدة.