3229 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل "محول التطور المعزز بـ WolverBear" (WoBeOA + E-former) الذي يعمل على تحسين تصنيف المشاهد القائم على الصور ويدمج الأفعال السياقية المستمدة من الصوت عبر "Visformer" لبناء رسوم بيانية للمشاهد شاملة، محققاً دقة عالية في فهم المشاهد متعدد الوسائط.
تتناول هذه الدراسة أوجه القصور في التخصيص اليدوي للمشاريع في قسم علوم الحاسب بكلية أديمي التعليمية من خلال تصميم وتنفيذ نظام مؤتمت لمنع تكرار المواضيع وتحسين إدارة قواعد البيانات، مع التوصية بتعزيز التعاون بين الطلاب والبنية التحتية لدعم التطوير المستقبلي.
تقيم هذه الورقة أداء كل من Pthreads وOpenMP وMPI في موازاة محاكاة وبائية لنموذج SIR مكثفة حوسبياً على شبكة ثنائية الأبعاد، حيث تُظهر أن MPI يحقق تسارعاً فائقاً وتوسعاً شبه خطي للشبكات الكبيرة مقارنة بالتوسع المتوسط والمحدود الملحوظ في OpenMP وPthreads بسبب أعباء التزامن وتنازع الذاكرة.
تقدم هذه الورقة نظاماً للتعرف على لغة الإشارة الأمريكية في الوقت الفعلي وبوزن خفيف، يستخدم تقنية Google MediaPipe للكشف عن معالم اليد وشبكة عصبية عميقة لتحقيق دقة تصل إلى 98.49% في تصنيف إيماءات أبجدية لغة الإشارة الأمريكية الساكنة على الأجهزة الاستهلاكية.
تُظهر هذه الدراسة أن نماذج تعلم الآلة التي تتنبأ بنتائج التفتيش الصيدلاني تلتقط في المقام الأول عمليات الاستهداف التنظيمي الخاصة بإدارة الغذاء والدواء نفسها بدلاً من جودة التصنيع المتأصلة، مما يؤدي إلى عدم استقرار في تفسيرات الميزات وخطر أن يؤدي نشر مثل هذه النماذج إلى تضخيم انحيازات التفتيش القائمة.
تقدم هذه الورقة البحثية "استعادة الحالة المبرمجة" (Profiled State Recovery)، وهو إطار عمل عملي يدير حالات التكيف المستمرة في التكيف وقت الاختبار مفتوح المفردات والمتدفق عبر دورة حياة مجمدة وخالية من الملصقات، مما يظهر مكاسب أداء كبيرة عبر نماذج ومجموعات بيانات متنوعة مع ترسيخ إدارة الحالة كعنصر تصميم حاسم للتكيف وقت الاختبار المتدفق.
تقترح هذه الورقة إطاراً رياضياً لا يتطلب تدريباً، يقوم باختيار نموذج تعلم آلي أمثل للتنبؤ بالتدفقات النقدية للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة من خلال مطابقة سمات مجموعة البيانات وخبرة المستخدم مع القدرات الخوارزمية، مما يلغي الحاجة إلى عمليات تدريب النماذج الشاملة.
تقترح هذه الورقة طريقة قوية للكشف عن لون البشرة باستخدام شبكة U-Net ثنائية المسار تدمج معلومات اللون والملمس عبر آلية انتباه هرمية، مما يظهر دقة وكفاءة محسنتين عبر الظروف الصعبة ومجموعات البيانات المتعددة.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل مطور YOLOv8n-SDSC وDeepSORT متكامل مع نظام أشعة سينية لتعزيز كفاءة ودقة اكتشاف وتتبع الجوز للفرز الصناعي من خلال دمج Sea_Attention وDysample وC2f_SCConv والمطابقة القائمة على DIoU.
تقدم هذه الورقة البحثية SOA-UNet، وهو إطار عمل للتعلم العميق خفيف الوزن يجمع بين ترميز الميزات المتناثرة، وتوجيه الانتباه القائم على طريقة أوتسو (Otsu)، وفقدان الحدود التكيفي لتحقيق تقسيم دقيق وسريع وقابل للتفسير لأورام الدماغ من صور الرنين المغناطيسي.