الأبحاث في مجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
-
ShadowNet لتعلم الأنظمة الكمية المتمحورة حول البيانات
2026 | المؤلف: Yuxuan Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الفيزياء الذرية والجزيئية والبصريات (Atomic and Molecular Physics, and Optics)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات التي تطرحها لعنة الأبعاد في فهم الأنظمة الكمومية الكبيرة ويقترحون نموذج تعلم جديد يركز على البيانات ويجمع بين تقنيات التعلم الإحصائي. يبرزون قيود الطرق الحالية: تواجه الشبكات العصبية متطلبات حسابية كبيرة بسبب قواعد بناء مجموعة البيانات غير المتوافقة، بينما تفشل الظلال الكلاسيكية في الاستفادة من البيانات السابقة بشكل فعال…
-
التصنيف الشخصي البايزي المتغير
2026 | المؤلف: Bin Liu وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث تصنيف بايزي الشخصي المتغير (VarBPR)، وهو إطار عمل جديد للتعلم الثنائي القائم على التغذية الراجعة الضمنية يهدف إلى معالجة التحديات مثل الإشراف النادر، والتفاعلات المزعجة، وانحياز التعرض في التصفية التعاونية. يعيد VarBPR صياغة عملية التعلم كاستدلال متغير على متغيرات الفهرسة الكامنة المنفصلة، مما يسمح بنمذجة صريحة للضوضاء وعدم اليقين في الفهرسة. تنقسم…
-
تدريب منخفض الدقة لنماذج اللغة الكبيرة: الأساليب، التحديات، والفرص
2026 | المؤلف: Zhiwei Hao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الدراسة مراجعة شاملة لأساليب التدريب ذات الدقة المنخفضة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع معالجة المطالب الكبيرة للموارد المادية التي تعيق الكفاءة وقابلية التوسع. تصنف الأساليب الحالية إلى ثلاث مجموعات رئيسية بناءً على التنسيقات العددية: (1) طرق النقطة الثابتة والطرق القائمة على الأعداد الصحيحة، (2) الطرق القائمة على النقطة العائمة، و(3) الطرق القائمة على التنسيقات…
-
UniDepthV2: تقدير العمق المقياسي الأحادي العالمي بشكل أبسط
2025 | المؤلف: Luigi Piccinelli وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث UniDepthV2، وهو نموذج متقدم لتقدير العمق المترى أحادي العين (MMDE) الذي يعالج قيود الطرق الحالية، التي تكافح للتعميم عبر المجالات غير المرئية. على عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على معلومات إضافية أثناء الاستدلال، يتنبأ UniDepthV2 مباشرة بنقاط ثلاثية الأبعاد مترية من الصور الفردية، مستهدفًا حلاً أكثر عالمية وقابلية للتكيف. تشمل الابتكارات الرئيسية وحدة…