الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كفاءة الاستدلال
-
استعادة الصور متعددة الوكلاء Multi-Agent Image Restoration
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: International Journal of Computer Vision | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة MAIR، وهو نهج متعدد الوكلاء مصمم لمعالجة تحديات استعادة الصور (IR) في ظل وجود تدهورات مختلطة ومعقدة. تكافح نماذج IR التقليدية مع هذه التعقيدات، وعلى الرغم من أن الأساليب الوكيلة الحديثة مثل RestoreAgent وAgenticIR قد حققت تقدمًا، إلا أنها تعاني من عدم الكفاءة والنتائج غير المثلى بسبب التعديل الدقيق الذي يتطلب موارد كبيرة…
-
BEExformer: محول ثنائي سريع للاستدلال مع مخرجات مبكرة BEExformer: A Fast Inferencing Binarized Transformer With Early Exits
2026 | المؤلف: Wazib Ansar وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Sustainable Computing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث المحول المبكر الثنائي (BEExformer)، وهو بنية جديدة للمحول مصممة لتعزيز كفاءة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع معالجة التحديات التي تطرحها حجمها ومتطلبات المعالجة. يدمج BEExformer التدريب القائم على الثنائي (BAT) مع آلية الخروج المبكر (EE)، مستخدمًا شبكة نسيان التعلم الانتقائي (SLFN) داخل كل كتلة من المحول لتحسين الاحتفاظ بالسياق والتخلص من المعلومات غير…
-
RoBERTa المدرك للمشاعر المعزز بانتباه خاص بالمشاعر وبوابة TF-IDF للتعرف الدقيق على المشاعر Emotion-Aware RoBERTa enhanced with emotion-specific attention and TF-IDF gating for fine-grained emotion recognition
2026 | المؤلف: Fatimah Alqarni وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث RoBERTa المدرك للعواطف، وهو إطار متقدم للتعرف على العواطف في النصوص، والذي يعزز نموذج RoBERTa القياسي من خلال دمج طبقة انتباه محددة للعواطف (ESA) وآلية بوابة تعتمد على TF-IDF. تهدف هذه الابتكارات إلى تحسين حساسية النموذج تجاه الرموز المهمة عاطفياً، ومعالجة اختلالات الفئات، ومعالجة النصوص الضوضائية أو غير الرسمية بشكل فعال. حقق…