الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: خوارزمية
-
DPM-Solver++: حل سريع لأخذ عينات موجهة من نماذج الانتشار الاحتمالية
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Modelsفي هذا القسم، يبحث المؤلفون في تسريع العينة الموجهة في نماذج الانتشار الاحتمالية (DPMs)، التي أظهرت وعدًا كبيرًا في توليد الصور عالية الدقة، لا سيما في تحويل النص إلى صورة. يبرزون أنه بينما تتطلب العينة الموجهة عادةً نطاق توجيه كبير للحصول على جودة عينة مثالية، فإن الحلول عالية الرتبة الحالية، على الرغم من كونها أسرع…
-
تحسين المناظر الخسارية متعددة الفراكتلات يفسر مجموعة متنوعة من الخصائص الهندسية والديناميكية في التعلم العميق
Optimization on multifractal loss landscapes explains a diverse range of geometrical and dynamical properties of deep learningيتناول القسم المعنون “نظرة عامة” تداعيات عمليات التحسين على المناظر الطبيعية للفقد متعددة الكسور، مسلطًا الضوء على أهميتها في فهم الخصائص الهندسية والديناميكية المختلفة. يقترح المؤلفون أن هذه المناظر الطبيعية تظهر هياكل معقدة يمكن أن تؤثر على سلوك خوارزميات التحسين، مما يؤدي إلى نتائج متنوعة من حيث التقارب والأداء. من خلال تحليل الطبيعة متعددة الكسور…
-
خوارزمية جديدة لتشفير الصور المتعددة باستخدام الأنظمة الفوضوية الفائقة، تحليل القيمة المفردة، وRC5 المعدلة
A new multiple image encryption algorithm using hyperchaotic systems, SVD, and modified RC5تقدم ورقة البحث خوارزمية جديدة لتشفير الصور المتعددة (MIE) تهدف إلى تعزيز أمان الصور الفضائية، وهو أمر حاسم للأمن الوطني ومراقبة البيئة. تعالج خوارزمية MIE الثغرات في طرق التشفير الحالية من خلال استخدام مزيج من الأنظمة الفوضوية الفائقة، تحليل القيمة الفردية (SVD)، تشفير RC5 في وضع العد، تشفير هيل القائم على الفوضى، وصندوق S مخصص…
-
خوارزمية تعتمد على ميزات دلالية خفيفة الوزن لاكتشاف عناصر الجداريات القديمة
An algorithm based on lightweight semantic features for ancient mural element object detectionتناقش هذه القسم أهمية اللوحات الجدارية القديمة من الصين كتراث ثقافي لا يقدر بثمن يوفر رؤى حول السياقات التاريخية والهياكل الاجتماعية. قام المؤلفون بإنشاء مجموعة بيانات شاملة لاكتشاف عناصر الجدارية، تشمل مجموعة متنوعة من الفئات المعلّمة من فترات تاريخية ومناطق مختلفة. تعتبر هذه المجموعة أداة مهمة لتقدم دراسة التاريخ الصيني القديم. لتحسين تحليل هذه الجداريات،…
-
تصحيح الأخطاء الكمي بكفاءة في الأجهزة من خلال تجميع الكيوبتات البوسونية
Hardware-efficient quantum error correction via concatenated bosonic qubitsتقدم البحث نهجًا فعالًا من حيث الأجهزة لتصحيح الأخطاء الكمية (QEC) باستخدام الكيوبتات البوسونية المتسلسلة، من خلال تنفيذ ذاكرة كيوبت منطقية تتكون من كيوبتات قطة مشفرة مع رمز تكرار بُعد 5. تُظهر الدراسة أن أخطاء قلب الطور في كيوبتات القطة يمكن تصحيحها باستخدام ترانسمنز مساعدة لقياس المتلازمات، بينما يتم قمع أخطاء قلب البت بشكل جوهري…
-
أثر راجيف بانكر الدائم على تحليل كفاءة البيانات
Rajiv Banker’s lasting impact on data envelopment analysisتقدم هذه الورقة فحصًا شاملاً لتأثير البروفيسور راجيف بانكر العميق على تحليل كفاءة البيانات (DEA)، مع تسليط الضوء على مساهماته عبر ثلاثة مجالات بحثية محورية: العوائد على المقياس (RTS) وحجم المقياس الأكثر إنتاجية (MPSS)، الاستدلال الإحصائي في DEA، والتحليل السياقي. لقد عززت أعمال بانكر المبتكرة بشكل كبير منهجيات DEA، حيث تناولت قضايا حاسمة مثل كفاءة…
-
تصوير البروفيلومتري بإسقاط الحواف بدقة فائقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP): تصوير ثلاثي الأبعاد بسرعة 100,000 إطار في الثانية باستخدام التعلم العميق
Single-shot super-resolved fringe projection profilometry (SSSR-FPP): 100,000 frames-per-second 3D imaging with deep learningتقدم البحث تقنية تصوير ثلاثية الأبعاد فائقة السرعة جديدة تُدعى قياس نمط الشريط الفائق الدقة من لقطة واحدة (SSSR-FPP)، والتي تحقق سرعة تصوير غير مسبوقة تبلغ 100,000 هرتز. تستخدم هذه الطريقة زوجًا واحدًا من أنماط الشريط ذات نسبة إشارة إلى ضوضاء منخفضة (SNR) ودقة منخفضة، مما يسمح بإعادة بناء الطور غير الملفوف وترتيب الشريط بدقة…
-
توصيف بصمات الميكروبيوتا في سلالات الخنازير الإيبيرية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
Characterization of microbiota signatures in Iberian pig strains using machine learning algorithmsتدرس هذه الدراسة ميكروبيوم الأمعاء لسلالتين من الخنازير الإيبيرية، Entrepelado و Retinto، بالإضافة إلى تقاطعاتها المتبادلة، لفهم تأثير التباين الجيني على تركيب الميكروبيوم وآثاره على صفات جودة اللحم. باستخدام تسعة خوارزميات تعلم آلي (ML)، بما في ذلك CatBoost (CB) وSupport Vector Machine (SVM)، تحدد الدراسة الأنواع الميكروبية الرئيسية التي تميز هذه الخلفيات الجينية. كشفت التحليلات…
-
تحطيم الروابط الثلاثية بين الكربون وإعادة التركيب لتحقيق الأميدية العطرية باستخدام استرات حمض النيتروز
Carbon-carbon triple bond cleavage and reconstitution to achieve aryl amidation using nitrous acid estersتقدم هذه القسم طريقة جديدة لتعديل روابط C(sp²)-H الأريلية من خلال الانقسام والتحكم في إعادة تركيب روابط C-C الثلاثية، باستخدام استرات حمض النيتروز كمصادر جذرية ومواد نقل ذرات الهيدروجين (HAT). تتيح هذه الطريقة الانقسام الدقيق المتدرج لروابط C-C الثلاثية، مما يسهل وظيفة كل من ذرات الكربون الطرفية. الجذر الألكوكسي الناتج في العملية يلتقط الهيدروجين من…
-
تقييم تأثير التحضر المخطط وغير المخطط على درجة حرارة سطح الأرض في أفغانستان باستخدام خوارزميات التعلم الآلي: طريق نحو الاستدامة
Impact assessment of planned and unplanned urbanization on land surface temperature in Afghanistan using machine learning algorithms: a path toward sustainabilityتبحث الدراسة في تغييرات استخدام الأراضي وتغطية الأراضي (LULC) وتأثيرها على درجة حرارة سطح الأرض (LST) في كابول وجلال آباد، أفغانستان، من 1998 إلى 2018. باستخدام آلة الدعم الناقل (SVM) للتصنيف وبيانات لاندسات، تكشف الدراسة أن المناطق المبنية زادت بنسبة 16% في كابول و30% في جلال آباد، بينما انخفضت التربة العارية والنباتات بشكل كبير. تشير…
