الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم من عدد قليل من الأمثلة
-
التعلم الموثوق به من خلال عدد قليل من الأمثلة تحت الضوضاء المزدوجة Reliable Few-Shot Learning Under Dual Noises
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يتناول المؤلفون التحديات التي تطرحها الضوضاء داخل التوزيع (ID) وخارج التوزيع (OOD) في تكيف المهام لتعلم القليل من العينات (FSL). يقدمون DEnoised Task Adaptation (DETA++)، وهي طريقة مصممة لتعزيز موثوقية FSL من خلال التخفيف من الآثار السلبية للضوضاء المزدوجة أثناء تكيف المهام. يستخدم DETA++ وحدة تجميع الصلة التباينية (CoRA) لتعيين أوزان لعينات…
-
LLM4WM: تكييف LLM للمهام المتعددة اللاسلكية LLM4WM: Adapting LLM for Wireless Multi-Tasking
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث LLM4WM، وهو إطار عمل لتعديل نموذج اللغة الكبير (LLM) متعدد المهام مصمم خصيصًا للمهام المرتبطة بالقنوات في الاتصالات اللاسلكية. من خلال استخدام نهج مزيج من الخبراء مع التكيف منخفض الرتبة (MoE-LoRA)، يسهل LLM4WM نقل المعرفة العامة من LLM مدرب مسبقًا إلى مهام متنوعة، مما يعزز تصميم النظام من خلال التعلم المشترك بناءً على…
-
MSCPT: تصنيف صور الشرائح الكاملة قليل اللقطات مع ضبط دقيق متعدد المقاييس ومركز على السياق MSCPT: Few-Shot Whole Slide Image Classification With Multi-Scale and Context-Focused Prompt Tuning
2026 | المؤلف: Minghao Han وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Medical Imaging | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا يسمى ضبط التوجيه متعدد المقاييس والتركيز على السياق (MSCPT) يهدف إلى تعزيز تصنيف الصور الكاملة ذات الإشراف الضعيف بعدد قليل من العينات (FSWC). تتطلب طرق التعلم المتعدد الحالات التقليدية (MIL) بيانات موسومة واسعة، والتي غالبًا ما تكون نادرة، خاصة للأمراض النادرة. يتناول MSCPT هذه التحديات من خلال استخدام نماذج الرؤية…
-
تشخيص الأعطال القليل الشوت التدريجي باستخدام شبكة نقل الأنظمة المتطورة في الوقت الحقيقي Incremental Few-Shot Fault Diagnosis With Cosine-Represent Real-Time Evolved Network of Transmission Systems
2026 | المؤلف: Shen Yan وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Transportation Electrification | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تتناول البحث التحديات المتعلقة بتشخيص الأعطال التدريجي في أنظمة النقل، وخاصة مشكلات البيانات المحدودة للأعطال وعمليات التحديث البطيئة للنماذج الحالية. للتغلب على هذه العقبات، يقترح المؤلفون شبكة التطور الزمنية الممثلة بالجيب (CREN)، التي تستخدم استراتيجية تعلم ممثلة بالجيب لتسهيل تقدير التحيز في سيناريوهات قليلة اللقطات من خلال إعادة تعريف الربط بين متجهات الميزات وأوزان التصنيف.…
-
تقييم نماذج الأساس في علم الأمراض: استراتيجيات وسيناريوهات التكيف Benchmarking pathology foundation models: Adaptation strategies and scenarios
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يقوم المؤلفون بتقييم أربعة نماذج أساسية محددة في علم الأمراض لتقييم قدرتها على التكيف عبر مجموعات بيانات ومهام متنوعة في علم الأمراض الحاسوبي. يركزون على سيناريوهين رئيسيين: تقييم الاتساق وتقييم المرونة. في تقييم الاتساق، تم اختبار خمس طرق للتعديل الدقيق، مما كشف أن التعديل الدقيق الفعال من حيث المعلمات (PEFT) كان فعالًا…
-
CrossFi: إطار عمل استشعار واي فاي عبر المجالات يعتمد على الشبكة السيامية CrossFi: A Cross Domain Wi-Fi Sensing Framework Based on Siamese Network
2026 | المؤلف: Zijian Zhao وآخرون | المجلة: IEEE Internet of Things Journal | المجال: التفاعل بين الإنسان والحاسوب (Human-Computer Interaction)تناقش ورقة البحث التكنولوجيا الناشئة للاستشعار المتكامل والاتصالات (ISAC)، مع التركيز بشكل خاص على الدور المزدوج لشبكة Wi-Fi في الاتصال والاستشعار ضمن إنترنت الأشياء (IoT). إن قدرة Wi-Fi على الاستفادة من التغيرات في قوة الإشارة للاستشعار السلبي تمكّن التطبيقات مثل اكتشاف السقوط، والتعرف على الإيماءات، وتحديد مواقع الأشخاص، وهي أمور حيوية في مجالات مثل رعاية…