3065 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل SCALE، وهو نموذج عابر للأبعاد يستند إلى مراجعة منهجية وفق معايير PRISMA 2020 لـ 54 دراسة، والذي يوحد بين القابلية للتوسع، والتكلفة، والأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وزمن الاستجابة، والأمن لمعالجة تحديات التنفيذ وتحسين مسارات البيانات الضخمة القائمة على السحابة من الجيل التالي.
تقترح هذه الورقة مخطط توجيه شامل منسق متعدد الأبعاد وتكيفي لإنترنت المركبات، يقوم ببناء نموذج نظام بمعيار جديد متعدد القيود وآلية تبديل إرسال ذكية لتحسين موثوقية التوجيه، والأداء في الوقت الفعلي، وكفاءة الإرسال ديناميكياً في بيئات الشبكات عالية السرعة والديناميكية.
إن SENTINEL-GNSS هو شبكة Transformer-LSTM تصنف استباقياً تدهور إشارة GNSS بعد 5 و15 و30 ثانية في المستقبل بدقة عالية وزمن انتقال منخفض، متفوقة بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية في كل من التقييمات داخل النطاق والتقييمات في حالة عدم وجود بيانات تدريب مسبقة (zero-shot)، وذلك لتوفير تحذيرات استباقية قابلة للتنفيذ لسلامة الملاحة الذاتية.
تقدم هذه الورقة وتتحقق من نموذج "الحوكمة ككود المدركة للانحراف" (DAGA)، وهو نموذج تحكم في السلطة أثناء وقت التشغيل يقلل بشكل كبير من انتهاكات السياسات في العمليات السحابية الوكيلية من خلال التصديق ديناميكياً على حالة البنية التحتية وفرض عتبات الإغلاق عندما يتجاوز التباين الملحوظ حدود الثقة المحددة، دون إعاقة إجراءات الاسترداد الضرورية بشكل غير مبرر.
تقدم هذه الأطروحة نظاماً متعدد الوكلاء يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لأتمتة تقييم مؤشر نضج البيانات المفتوحة من خلال تحقيق دقة بنسبة 70.1% مقارنة باستجابات عام 2025 الرسمية عبر سير عمل تعاوني للبحث والتحقق والتحكيم، مع تسليط الض الضوء على الحاجة إلى إعادة صياغة الاستبيان لإعطاء الأولوية للأدلة القابلة للاكتشاف بدلاً من الممارسات المبلغ عنها ذاتياً للتغلب على قيود بيانات الويب المفتوح.
تقدم هذه الورقة إطار عمل QIADE، وهو تطور تفاضلي تكيفي مستوحى من الكم ومعزز بالذاكرة النخبوية والتحسين المحلي، والذي يُظهر أداءً فائقاً على خوارزميات التطور التفاضلي (DE) وحشد الجسيمات (PSO) القياسية في حل نماذج مسألة البائع المتجول من خلال الموازنة بفعالية بين الاستكشاف والاستغلال.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الاستدلال التكيفي المدرك للفشل" (FAAI)، الذي يعزز موثوقية وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ذوي الأفق الطويل من خلال التنشيط الانتقائي للاستدلال الإضافي فقط للإجراءات المحفوفة بالمخاطر بناءً على إشارات الفشل التاريخية، مما يؤدي إلى تحسين نجاح التنفيذ والكفاءة مقارنة باستراتيجيات الاستدلال الموحدة وقت التنفيذ.
تقدم هذه الورقة دائرة كمومية مبتكرة وقابلة للتنفيذ بالكامل لتصنيف "الجار الأقرب لـ k" متعدد الفئات، والتي تلغي الاعتماد على البدائيات الافتراضية مثل ذاكرة الوصول العشوائي الكمومية أو الأوراكل (oracles) عبر الاستفادة من التراكب، وشبكة فراشة من بوابات التبديل المتحكم بها (controlled-SWAP)، وتحليل الدقة الهندسية لتحقيق مقارنات دقيقة في تنفيذ واحد مع تكاليف تشغيلية مصرح بها صراحةً.
تقترح هذه الورقة إطار عمل مُحسَّن متعدد المراحل للكشف عن اعتلال الشبكية السكري يدمج خوارزمية تحسين الذئب الرمادي المُحسَّنة لتحسين الصور، وخوارزمية تحسين الحوت المُحسَّنة لتجزئة الآفات، وخوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية المُحسَّنة لاختيار الميزات، وآلة ناقلات الدعم الضبابية المُحسَّنة للتصنيف، محققةً دقة فائقة بلغت 98.55% وأداءً ذا دلالة إحصائية عبر جميع مراحل المعالجة.
تقترح هذه الورقة البحثية نموذج "المحول الهرمي المعزول" (IHT)، وهو بنية مبتكرة تخفف من تشابك الميزات وعدم توازن الفئات في تصنيف أساليب القيادة من خلال فرض آليات انتباه معزولة فيزيائياً ودمج "خسارة التباين الخاضعة للإشراف"، مما يحقق أداءً هو الأفضل في فئته على بيانات ناقل CAN الحقيقية.