1572 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل للذكاء الاصطناعي عند الحافة يتميز بكفاءة الطاقة لتجزئة الشقوق، يجمع بين تقنيات تقطير المعرفة والكمية ما بعد التدريب لتحسين نماذج U-Net، محققاً دقة حالة فنية تبلغ 71.92% لمتوسط تقاطع الاتحاد (mIoU) و398 إطاراً في الثانية على تنفيذ مخصص لـ FPGA مع تحسين كفاءة الطاقة بشكل كبير لمراقبة البنية التحتية ذاتياً بواسطة الطائرات بدون طيار.
تقترح هذه الورقة بنية "U-Net" للخروج المبكر تدمج فرع خروج مبكر قائم على الثقة في نموذج "Tiny U-Net" خفيف الوزن، مما يقلل بشكل كبير من العبء الحسابي واستهلاك الطاقة لتقدير سمك بقع الزيت بواسطة الطائرات بدون طيار مع الحفاظ على دقة تنافسية.
تقدم هذه الورقة وتثبت تجريبياً جهازاً مثالياً أحادي المستوي قادراً على فرز الأنماط الفراغية المتعامدة المتنوعة (بما في ذلك أنماط هيرميت-غوصيان، ولاغير-غوصيان، وبيسل-غوصيان) إلى قنوات مخرجات منفصلة بأقل قدر من التداخل، مع تمكينه أيضاً من توليد أنماط عشوائية في الاتجاه العكسي وتحقيق حد انتقال القدرة النظري 1/M.
تقدم هذه الورقة تصميم وتقييم لنظام تعزيز الكلام السمعي البصري في الوقت الفعلي القائم على الحوسبة السحابية والحافة والمُنشَر عبر شبكة 5G عامة، مما يثبت أنه بينما يعد وضع الحوسبة الطرفية والضغط المكثف أمرين حاسمين للوفاء بقيود زمن الاستجابة، فإن سعة الرفع تظل عائقاً مهيمناً، كما يوجد مقايضة جوهرية بين سرعة المعالجة وجودة التعزيز.
تقدم هذه الورقة البحثية Turbo-DDCM، وهي طريقة لضغط الصور بنمط (zero-shot) سريعة ومرنة تعمل على تسريع إطار عمل DDCM الحالي بشكل كبير من خلال الدمج الفعال لمتجهات ضوضاء متعددة لكل خطوة وتقديم متغيرات تكيفية لتحديد أولويات المناطق والتحكم في التشويه، كل ذلك مع الحفاظ على أداء يضاهي أحدث ما توصل إليه العلم.
تقترح هذه الورقة طريقة "كوراموتو" موزعة ذات مرحلتين ومستقلة عن الإشارة لتحقيق التزامن المشترك للتردد والطور وتحديد الموقع بدقة في شبكات الاتصالات والاستشعار المتكاملة (ICAS) من نوع الند للند في المركبات، مع التخفيف من تدهور الأداء الناتج عن ترددات أخذ العينات المحدودة.
تقترح هذه الورقة تحويل فورييه كسريّاً ثنائي الأبعاد متعدد النوافذ قائمًا على نظرية الإطارات، صُمم لتحليل إشارات الرسوم البيانية ذات المنتجات بفعالية على نطاقات ذات بنية معقدة.
تقترح هذه الورقة طريقة التعلم التبايني القائم على تعلم التباين (CL-SCA) التي تستخدم التقريب المحدب المتتالي لحل مشكلة الكشف عن النشاط وتقدير القناة المشتركة بكفاءة في سيناريوهات الوصول العشوائي الضخمة، مما يظهر أداءً متفوقاً على النهج الحالية.
تُظهر هذه الدراسة أنه في حين تعجز الإشارات الفسيولوجية القابلة للارتداء بمفردها عن التمييز بين الإجهاد النفسي وحالة الراحة، فإن دمج قياسات الكورتيزول في اللعاب يحسن بشكل كبير من دقة تصنيف كل من حالات الإجهاد البدني والنفسي وحالات التعافي منها.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للاتصالات الدلالية التوليدية متعدد المستخدمين وخالٍ من التدريب، يستفيد من أخذ عينات الانتشار في الفضاء الصفري لنقل البتات الأساسية فقط لتمكين المستقبلين من إعادة إنشاء المعلومات المفقودة، مما يؤدي إلى تحسين أنظمة الوصول المتعدد بتقسيم التردد المتعامد (OFDMA) للجيل القادم من الاتصالات القائمة على الذكاء الاصطناه التوليدي (GenAI).