2281 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتحديد الهوية الرمزية المتناثرة القابلة للتعلم (LSSI) يكتشف معادلات صريحة عالية الدقة، وقابلة للتفسير فيزيائياً، وموجزة لفقدان النواة المغناطيسية من خلال معاملة المعلمات الرئيسية كمتغيرات قابلة للتعلم ضمن عملية انحدار رمزي متناثر، محققاً أداءً يضاهي أحدث ما توصل إليه العلم مع عدد أقل بكثير من المعلمات مقارنة بطرق الشبكات العصبية التقليدية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل GNN-RSMA، وهو إطار عمل قابل للتوسع لإدارة التداخل في شبكات منصات الهوائيات عالية الارتفاع (HAPS) واسعة النطاق، والذي يسخر الشبكات العصبية الرسومية لتحسين تجميع المستخدمين النهائيين وتخصيص قدرة الوصول المتعدد بتقسيم المعدل، مما يؤدي إلى تعظيم الحد الأدنى للكفاءة الطيفية بتكلفة حوسبة أقل بكثير من طرق التحسين التقليدية.
تقدم الورقة البحثية CloudEdgeVLA، وهو إطار عمل تعاوني بين السحابة والحافة يحل صراع التحكم في زمن الاستجابة في نماذج الرؤية واللغة والعمل (Vision-Language-Action) من خلال تدريب مشفر سحابي لتوليد ميزات مهام قوية وبطيئة التغير ورأس حافة خفيف الوزن لدمجها مع الملاحظات المحلية في الوقت الفعلي، مما يحقق معدلات نجاح عالية في ظل تأخيرات شبكية كبيرة حيث تفشل الأساليب الحالية.
تقدم هذه الورقة حقول مسافة الإمساك (GDFs)، وهو إطار عمل للتحكم خالٍ من المخطط يقوم بتنفيذ عمليات إمساك قوية وآمنة من خلال اتباع حقل مسافة في فضاء التكوين يتميز بالنعومة ومفلتر عبر برنامج تربيعي حساس للسلامة، محققاً معدلات نجاح عالية والحفاظ على الجودة في البيئات الديناميكية دون الحاجة إلى إعادة تخطيط المسار.
تُرسخ هذه الورقة تكافؤاً صارماً بين تحقيق الممانعة والتنظيم العام للمخرجات لاستنباط قانون تحكم امتثالي فريد ودقيق يُحسّن أداء التفاعل والمتانة مقارنةً بالتحكم في المطاوعة التقليدي القائم على التخميد والتمايز (PD).
تقدم هذه الورقة MixedComplementarityProblems.jl، وهو برنامج مفتوح المصدر بلغة جوليا (Julia) لحل مسائل التكامل التكميلي المختلط (mixed complementarity problems)، والذي يضاهي في موثوقيته برنامج PATH مغلق المصدر، بينما يوفر أداءً أسرع بشكل ملحوظ من خلال الدعم الأصلي للمعالجة المتوازية والدفعات (batched) على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs)، بالإضافة إلى التفاضل التلقائي الفعال.
تستنتج هذه الورقة نماذج فضاء الحالة الخطية والزمنية الثابتة لثلاثة أنواع من دوائر السلم (RLC)، وتحلل هياكل مصفوفاتها الكبيرة المحددة، وتستخدم المحاكاة للكشف عن سلوكها الديناميكي الجوهري.
تقترح هذه الورقة خوارزمية صعود مزدوج تعتمد على التعلم، والتي تعيد صياغة مشكلات التحكم الأمثل العشوائي ذات الأفق اللانهائي مع قيود الاحتمال المشترك كعمليات ماركوف لاتخاذ القرار غير مقيدة عبر تعزيز الحالة، مما يتيح الحساب الفعال للسياسات الحتمية المثلى والممكنة لفضاءات الحالة والمدخلات المستمرة.
تتقصى هذه الورقة المقايضة بين سرعة التقارب وفجوة الأمثلية في تعلم الآلة الموزع، حيث تثبت من خلال عمليات المحاكاة أنه بينما تعمل الدوال القائمة على دالة الإشارة (signum) غير الليبشيتزية على تسريع التقارب في الانحدار الموزع، إلا أنها تؤدي حتماً إلى إدخال فجوات أمثلية كبيرة في الحالة المستقرة مقارنة بالطرق الخطية.
تقترح هذه الورقة خوارزمية تتبع أهداف موزعة قائمة على التوافق وتتسم بالمرونة، تدمج بين الترشيح القائم على التشبع وآلية ديناميكية للكشف عن حقن البيانات الزائفة، وذلك لقمع أخطاء القياس والهجمات العدائية بفعالية مع الحفاظ على دقة التقدير وسرعة التقارب في الشبكات متعددة الوكلاء.