الأبحاث في مجلة: Machine Learning Science and Technology
-
بديل قابل للتفريق لمحاكاة وتصميم الكواشف باستخدام نماذج الانتشار
2026 | المؤلف: Xuan Phuc Nguyen وآخرون | المجلة: Machine Learning Science and Technology | المجال: الفيزياء النووية وطاقات عالية (Nuclear and High Energy Physics)في هذا البحث، تم تقديم نموذج بديل يعتمد على إزالة الضوضاء والتشتت الشرطي لزخات الكالوريمتر الكهرومغناطيسي، مصمم لتوليد خرائط دقيقة لتوزيع الطاقة بناءً على معلمات محددة للكاشف والشعاع. يستخدم النموذج نموذج إزالة الضوضاء للتشتت الضمني (DDIM) لأغراض الاستدلال الفعالة، ويتم تدريبه في البداية على محاكاة GEANT4. ثم يتم تكييفه مع هندسات الكالوريمتر الجديدة باستخدام التكيف…
-
الكوانتوم مقابل الكلاسيكي: دراسة مرجعية شاملة لتوقع السلاسل الزمنية باستخدام التعلم الآلي الكمي المتغير
2026 | المؤلف: Tobias Fellner وآخرون | المجلة: Machine Learning Science and Technology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث الدراسة في فعالية خوارزميات التعلم الآلي الكمي المتغير (VQML) في توقع السلاسل الزمنية، مقارنة أدائها مع نماذج التعلم الآلي التقليدية عبر 27 مهمة تتعلق بالأنظمة الفوضوية. على الرغم من المزايا النظرية للنهج الكمي، تجد الدراسة أن طرق VQML غالبًا ما لا تتفوق على النماذج التقليدية الأبسط، خاصة عندما تتطلب النماذج الكمية عددًا كبيرًا من…
-
توقعات سلسلة زمنية لمامبا مع تقدير عدم اليقين
2025 | المؤلف: Pedro Pessoa وآخرون | المجلة: Machine Learning Science and Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول هذا القسم قيود نموذج مساحة الحالة Mamba في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، مع تسليط الضوء بشكل خاص على متوسط أخطائه التي تبلغ حوالي 8% في استهلاك الكهرباء و18% في معايير إشغال المرور. لمعالجة هذه الأخطاء، يقترح المؤلفون إطار عمل مزدوج الشبكة، يسمى Mamba-ProbTSF، والذي يعزز قدرات التنبؤ لـ Mamba من خلال توليد توقعات نقطية وتقدير…
-
VISION: مساعد ذكاء اصطناعي معياري للتفاعل الطبيعي بين الإنسان والأداة في المرافق العلمية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Machine Learning Science and Technology | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)يقدم التقرير VISION، وهو نظام مبتكر للتحكم الصوتي في خط الأشعة يستخدم عمليات قائمة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على محطة عمل خط الأشعة خفيفة الوزن، محققًا زمن استجابة منخفض. تمثل هذه الابتكار تقدمًا كبيرًا في تشغيل خط الأشعة، مما يساهم في تطوير نظم الذكاء الاصطناعي الفيزيائية العلمية. يسمح التصميم المعياري والقابل للتوسع لـ VISION…