q-bio
02-10 00:00
本研究提出了一种新颖的球面表面脑年龄预测网络（SurfAge-Net），通过整合皮层组织的连接组学原理，利用空间-通道混合和侧化感知注意力机制，同时建模半球内和半球间的依赖关系，以捕捉区域特异性的发育模式。该模型在三个胎儿和新生儿数据集上验证，全局平均绝对误差（MAE）为0.54（孕周/经后周），区域MAE为0.45，优于现有方法，并展现出强大的跨队列泛化能力。SurfAge-Net能提供空间精确且具有生物学解释性的皮层成熟图谱，有效识别非典型发育群体中的异质性延迟和区域特异性异常。
脑年龄预测细粒度分析球面网络神经发育可解释ai皮层成熟
q-bio
02-10 00:00
本研究提出AbFlow，一种基于最优传输的流匹配框架，用于端到端生成全原子抗体结构。其核心创新在于引入等变表面多通道编码器，利用抗原表面相互作用信息，在优化抗体整体结构的同时，特别针对关键结合区域CDR-H3进行精细化设计。实验表明，AbFlow在抗体结合位点设计、多CDR区域生成、结合亲和力优化及复合物结构预测方面均表现出色，能显著提升生成抗体的结合能力。
抗体设计流匹配全原子建模结合亲和力cdr-h3抗原抗体复合物
q-bio
02-10 00:00
本文提出scDFM，一种基于条件流匹配的生成式框架，用于预测细胞在扰动下的转录反应。该模型通过最大平均差异目标对齐扰动与对照细胞群的整体分布，而非依赖细胞级对应关系。为提升对稀疏和噪声数据的鲁棒性，模型引入了扰动感知差分Transformer架构，利用基因互作图和差分注意力捕捉特定情境下的表达变化。在多个遗传和药物扰动基准测试中，scDFM均优于现有方法，在组合扰动场景下将均方误差降低了19.6%。
单细胞分析扰动预测生成模型流匹配transformer系统生物学
q-bio
02-10 00:00
本研究构建了一个压力结构流行病模型，将宿主易感性动态关联于水质变化。分析表明，系统在基本再生数 $\mathcal{R}_0=1$ 处呈现经典前向分岔，确认了该阈值对疾病根除的有效性。然而，随机分析揭示了一个确定性阈值未能捕捉的关键不对称性：虽然 $\mathcal{R}_0$ 预测稳定性，但疫情暴发的概率高度依赖于宿主初始生理状态。感染若引入受压亚群会导致疾病立即快速增长，而引入正常群体则会遭遇显著的随机屏障，大幅延迟流行高峰。
水生流行病学压力结构模型随机动力学疾病阈值水质影响宿主易感性
q-bio
02-10 00:00
本文综述了模拟陈述性记忆（包括情景记忆与语义记忆）的认知计算系统。情景记忆主要与海马体相关，而语义记忆则与新皮层相关，两者在神经解剖学上分离但又紧密关联。文章重点回顾了以模仿陈述性记忆为中心的计算系统结构、学习规则，以及基于神经解剖学构建、用于模拟海马体损伤导致的各种记忆障碍（如顺行性/逆行性遗忘、语义学习缺陷）的系统。这些模拟为理解两种记忆如何获取、存储和组织提供了计算模型视角。
情景记忆语义记忆计算模型海马体记忆障碍认知系统
q-bio
02-10 00:00
本研究通过追踪Pythia语言模型（70M-1B参数）训练过程中的熵、曲率和fMRI编码分数，揭示了其表征几何的模块化过程。模型各层自组织为稳定的低复杂度与高复杂度模块，其中低复杂度模块（熵和曲率更低）能更准确地预测人脑语言网络活动。模型与大脑的对齐呈现时空异质性：在颞叶区域（如前颞叶、后颞叶）快速且稳定，而在额叶区域（如额下回）则延迟且动态。关键发现是，即使在控制训练进度后，降低的曲率仍是模型-大脑对齐的稳健预测因子，且此效应随模型规模增大而增强。这表明训练驱动的几何重组（表征平滑化）促进了类神经的语言处理。
语言模型大脑对齐表征几何神经科学计算认知
q-bio
02-10 00:00
研究表明，大脑对齐性在适度的模型规模下即达到饱和，并对模型压缩表现出惊人的鲁棒性。通过预测自然语言理解时的fMRI响应，发现3B参数的小型语言模型（SLM）与更大规模LLM的大脑预测能力相当，而1B模型则显著下降。量化与剪枝等压缩方法大多能保持神经预测性，但会损害模型在话语、句法等任务上的表现，揭示了任务性能与大脑对齐性之间的分离。
大脑编码语言模型模型压缩神经预测fmri模型规模
q-bio
02-10 00:00
本研究通过演化博弈模型，探讨了在二分结构社会中，群体间惩罚对合作行为的影响。研究发现，当惩罚对称地施加于对立群体的背叛者时，能够有效促进整体合作水平，尤其在公共物品博弈的增强因子较低时，其效果优于无差别惩罚。对称的群体间惩罚机制还能提升社会总福利，而惩罚的不对称则会削弱合作稳定性。该模型为理解从蚂蚁-金合欢共生到人类冲突调解等跨群体合作现象提供了统一的理论框架。
演化博弈群体合作惩罚机制社会动力学公共物品博弈
q-bio
02-10 00:00
本研究通过fMRI探究了观看完整电影时，视频片段时长（3-12秒）与叙事任务提示如何影响大脑与人工智能模型的神经表征对齐。研究发现，增加片段时长能显著提升多模态大语言模型（MLLMs）与大脑活动的对齐度，而单模态视频模型则无明显改善。短时间窗口主要与感知及早期语言脑区对齐，长时间窗口则更倾向于与高阶整合脑区对齐，这与MLLMs的层-皮层层次结构相呼应。此外，不同的叙事任务提示会引发任务特异性、脑区依赖的对齐模式及高阶脑区在片段层级的调谐变化。
神经影像多模态模型叙事处理时间整合脑机对齐fmri
q-bio
02-10 00:00
本研究提出FOAM工作流，将液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）中的分子结构解析重新定义为迭代优化问题。该方法结合了公式约束的图遗传算法与光谱模拟，在给定实验谱图下探索候选结构。在NIST'20和MassSpecGym数据集上的测试表明，FOAM既可独立作为解析流程，也可作为现有逆向模型的有效补充，为结构鉴定提供了可扩展的新范式。
质谱解析结构鉴定迭代优化代谢组学计算化学
q-bio
02-10 00:00
本研究通过分析专业书法家与非专业人士在描线任务中的眼动与手部运动数据，发现眼手协调中的预测时间窗口（眼跳距离与笔速的峰值时间差）存在显著的个体间差异（约-50至400毫秒），且这种差异在个体内部高度稳定。该预测窗口与个体的“笔迹追赶时间”高度匹配，表明视觉系统通过预测手部未来速度来稳定注视，而非依赖反应性追踪。研究还发现，预测窗口的时空参数在两组间无差异，且与任务精度无关，支持了最优反馈控制的最小干预原则，即不同的预测策略可实现同等表现。
眼手协调预测控制个体差异神经运动最优控制运动学习
q-bio
02-10 00:00
本文提出“人口衰退”可能是解释费米悖论的“新大过滤器”。研究认为，当智慧物种进化至食物链顶端、发展出医学与避孕技术后，达尔文演化会促使其生育率下降。叠加经济、社会与教育因素，将导致人口在达到峰值后呈指数级崩溃。模型预测，人类可能在2500年后触及灭绝阈值。该机制（外人口统计学）同样适用于外星文明，从而解释了为何我们观测不到它们。研究进一步推论，即使AI与机器接管，若无意识觉醒，它们也将在人类灭绝后停止运作，无法进行星际殖民。
费米悖论大过滤器人口衰退文明消亡外人口统计学ai意识
q-bio
02-10 00:00
本文探讨了如何通过计算神经科学弥合语言学抽象理论与神经科学实证数据之间的方法论鸿沟。该领域通过建模、仿真和数据分析，将语言的层级与动态结构形式化为可测试的神经模型，从而在语言假说与神经机制之间建立计算对话。近期深度学习的进展，特别是大语言模型（LLMs），极大地推动了这一进程。LLMs的高维表征空间为探索语言处理的神经基础提供了新尺度，而“模型-大脑对齐”框架则为评估语言相关理论的生物学合理性提供了方法论。
计算神经科学语言与大脑大语言模型模型-大脑对齐跨学科研究
q-bio
02-10 00:00
本研究介绍了VascX，一个用于从彩色眼底图像中自动提取视网膜血管生物标志物的开源Python工具箱。该工具将血管分割掩膜处理为骨架，构建有向和无向血管图，从而将片段解析为连续血管。其核心架构支持计算血管密度、分叉角度、中心视网膜等效值、迂曲度和颞侧角度等一系列综合生物标志物及图像质量指标。VascX的关键特性在于其区域感知能力，通过利用黄斑、视盘和图像边界作为解剖标志，确保空间标准化测量，并能识别特定生物标志物是否可计算。该工具通过GitHub和PyPI发布，提供了一个可解释、可修改的框架，通过集成可视化支持可重复的血管研究，为大规模临床和流行病学数据库的部署提供了高效解决方案。
视网膜血管生物标志物开源工具图像分析可解释性眼科学
q-bio
02-10 00:00
本研究对三种基于生成模型的蛋白质进化模拟方案进行了严格比较：标准独立马尔可夫链蒙特卡洛、系统发育树上的蒙特卡洛以及群体遗传学动态模拟。通过与四个体外进化实验的深度测序数据对比，研究发现标准蒙特卡洛无法再现正确的系统发育结构，并产生不切实际的渐进突变扫荡。在推断的系统发育树上进行蒙特卡洛提高了系统发育保真度和历史准确性。群体遗传学方案则能成功捕获系统发育相关性、突变丰度和选择性扫荡，而无需从数据中推断额外信息。这些发现凸显了系统发育相关性和有限群体效应在适应性景观上塑造进化轨迹的关键作用。
蛋白质进化生成模型蒙特卡洛模拟群体遗传学适应性景观系统发育
cs
02-10 00:00
本研究发布了PipeMFL-240K，一个用于管道漏磁伪彩色图像中复杂目标检测的大规模、精细标注数据集与基准。该数据集包含240,320张图像和191,530个高质量边界框标注，覆盖约1,480公里管道，真实反映了工业检测的复杂性。其独特挑战包括12个类别的极端长尾分布、大量仅占数个像素的微小目标以及显著的类内差异。实验表明，现有先进检测器在处理漏磁数据固有特性时仍面临困难，凸显了巨大的改进空间。该数据集为管道高效诊断、维护规划及算法创新提供了关键基础。
目标检测漏磁检测工业安全数据集非破坏性检测管道完整性
cs
02-10 00:00
针对现有遥感基准过度偏向感知任务（如目标识别）的局限，本研究提出了首个专注于复杂推理的视觉语言遥感基准VLRS-Bench。该基准围绕认知、决策与预测三个核心维度构建，包含2000个平均长度71词的问答对，覆盖14项任务与最多八个时间阶段。通过融合遥感先验知识与专家经验的专业流程构建，确保了地理空间真实性与推理复杂性。实验揭示了当前先进多模态大语言模型在该基准上的显著瓶颈，为遥感领域的多模态推理研究提供了关键洞见。
遥感推理多模态基准视觉语言模型地理空间分析复杂认知任务
cs
02-10 00:00
本文提出ShapBPT，一种用于计算机视觉可解释AI（XCV）的新方法。它通过将分层Shapley值公式与为图像定制的多尺度层次结构——数据感知的二叉树（BPT）相结合，为像素级特征分配归因值。该方法解决了现有分层Shapley方法未利用图像多尺度结构、收敛慢且与形态特征对齐弱的问题。ShapBPT确保特征归因与图像内在形态对齐，在优先考虑相关区域的同时降低计算开销。实验证明其优于现有XCV方法，用户研究也表明其解释更受人类青睐。
可解释ai特征归因分层shapley值计算机视觉二叉树多尺度分析
cs
02-10 00:00
本研究首次对大规模视频编码器内部的物理表征进行了可解释性分析。通过分层探测、子空间几何分析、补丁级解码和针对性注意力消融等方法，研究者发现：模型内部存在一个明确的“物理涌现区”，物理变量在此区域变得可访问；标量物理量（如速度、加速度）在早期层即可获取，而运动方向信息仅在物理涌现区出现，并以具有圆形几何结构的高维群体编码方式表征。结果表明，现代视频模型并非使用类似经典物理引擎的因子化表征，而是采用一种分布式但足以进行物理预测的表征方式。
视频理解物理推理模型可解释性表征学习transformer
cs
02-10 00:00
本研究提出Neural Sentinel，一种基于统一视觉语言模型（VLM）的新型车牌识别方法。它通过单次前向传播即可完成车牌识别、状态分类和车辆属性提取，避免了传统多阶段流水线带来的误差累积和延迟。核心贡献在于：1）通过LoRA微调的PaliGemma 3B模型在车牌识别准确率上达到92.3%，较EasyOCR和PaddleOCR基线分别提升14.1%和9.9%；2）设计了人机协同（HITL）持续学习框架，以7:3的比例混合原始数据与用户修正样本进行经验回放，有效防止灾难性遗忘；3）模型具备零样本泛化能力，可在未专门训练的情况下完成车辆颜色检测（89%）、安全带检测（82%）等辅助任务。系统平均推理延迟为152ms，预期校准误差（ECE）为0.048，置信度估计良好。实验表明，统一的VLM方法为ALPR系统提供了更优的准确性、更简化的架构以及传统方法无法实现的多任务能力。
车牌识别视觉语言模型持续学习人机协同多任务学习零样本泛化
cs
02-10 00:00
本研究提出并评估了一种无标记神经导航方法，使用低成本可见光与红外摄像头结合立体视觉、深度感知及面部几何算法建模，替代了传统依赖昂贵硬件和物理标记的系统。在50名受试者验证中，最佳无标记算法的中位跟踪误差仅为2.32毫米和2.01度，精度足以支持经颅磁刺激等应用，且显著优于以往无标记方案。该方法有望降低设备成本与操作复杂度，提升患者舒适度，推动神经导航在临床与研究中的普及。
神经导航无标记追踪计算机视觉医疗影像经颅磁刺激
cs
02-10 00:00
本研究针对多模态大语言模型在情感理解任务中存在的两个关键问题——情绪与无关视听线索的虚假关联，以及语言模型文本先验驱动的视听线索幻觉——提出了系统性的解决方案。作者首先构建了EmoReAlM基准，用于量化评估模型的线索-情感关联、幻觉和模态一致性。进而提出了AVEm-DPO偏好优化技术，通过构建对虚假关联/幻觉响应的偏好排序，并引入正则化项惩罚对文本先验的依赖，有效对齐模型响应与视听输入及情感中心查询。在DFEW、RAVDESS和EMER数据集上的零样本实验表明，该方法使基线模型的相对性能提升了6-19%。
多模态大模型情感理解偏好优化视听推理社会智能体基准评测
cs
02-10 00:00
本研究提出“空间理论”，旨在评估多模态基础模型在部分可观测环境下，通过主动、自主探索来构建、修正和利用空间信念的能力。研究通过好奇心驱动的探索基准测试发现，当前顶尖模型存在几个关键瓶颈：1）主动-被动差距，即自主收集信息时性能显著下降；2）探索效率低下，模型探索方式缺乏系统性；3）信念惯性，模型难以用新证据更新过时的先验知识，这在视觉模型中尤为严重。研究通过创新的“空间信念探测”方法揭示了模型内部空间表征的不稳定性，表明当前模型在主动探索中难以维持连贯、可修正的空间信念。
空间智能主动探索基础模型认知地图信念更新多模态ai
cs
02-10 00:00
本文提出FADE方法，用于从文本到图像扩散模型中高效、选择性地遗忘特定数据或概念。该方法采用两阶段策略：首先基于梯度显著性识别关键参数，并通过稀疏LoRA适配器进行轻量级、局部化修改；随后应用自蒸馏目标，用用户定义的替代概念覆盖待遗忘概念，同时保留其他数据的生成能力。在多个基准数据集上的评估表明，FADE在遗忘效果与模型保留性能之间实现了精细权衡，且适配器内存效率高、可逆，便于生产系统灵活部署。
机器学习遗忘扩散模型参数高效微调自蒸馏选择性遗忘lora
cs
02-10 00:00
本研究系统评估了进化计算领域十年间发表论文的可复现性实践。通过引入结构化检查清单，对GECCO会议相关论文进行人工评估，发现论文平均完整性得分为0.62，仅36.90%提供额外材料。同时提出RECAP自动化评估系统，该系统基于大语言模型自动分析论文文本与代码库，与人工评估达成显著一致性（Cohen's k=0.67）。研究表明自动化工具能有效支持大规模可复现性监测。
可复现性进化计算自动化评估llm应用研究实践
cs
02-10 00:00
本文提出了TACIT模型，一种基于整流流（rectified flow）的扩散变换器，用于可解释的视觉推理。与基于语言的系统不同，TACIT完全在像素空间运行，能在每个推理步骤直接可视化推理过程。研究以迷宫求解为例，模型学习将未解迷宫图像转化为解图。关键成果包括：训练损失降低192倍，与真实解的L2距离改善22.7倍，且仅需10个欧拉步骤（典型扩散模型需100-1000步）。定量分析揭示了一个显著的相变现象：在68%的变换过程中解完全不可见（召回率为零），随后在t=0.70时（仅占过程2%）突然涌现。最值得注意的是，100%的样本在所有空间区域同时涌现，排除了顺序路径构建，为整体性而非算法性推理提供了证据。这种“长期酝酿后突然结晶”的“顿悟时刻”模式，与人类认知中的洞察现象相平行。
视觉推理扩散模型可解释ai像素空间推理顿悟现象整流流
cs
02-10 00:00
本文提出EMSYNC系统，为输入视频自动生成情感与节奏同步的背景音乐。核心创新包括：1）一种新颖的视频情感分类器，通过冻结预训练网络特征并仅训练融合层，在降低计算复杂度的同时，在Ekman-6和MovieNet数据集上取得SOTA结果；2）首个基于连续情感值（而非离散类别）进行条件生成的MIDI音乐生成器，能生成与复杂情感内容匹配的细腻音乐；3）提出“边界偏移编码”方法，将音乐和弦与视频场景变化对齐，增强时间同步性。用户研究表明，EMSYNC在音乐丰富度、情感对齐、时间同步性和整体偏好上均优于现有方法。
视频音乐生成情感计算多模态融合时序同步midi生成深度学习
cs
02-10 00:00
针对扩散模型在真实世界低分辨率图像上因数据分布偏移而性能下降的问题，本文提出Bird-SR框架。它将超分辨率任务构建为轨迹级偏好优化问题，通过奖励反馈学习联合利用合成配对数据与真实世界图像。模型在早期扩散步骤直接优化结构保真度，在后期采样步骤应用质量奖励进行感知增强，并采用动态加权策略平衡两者。实验表明，该方法在多个真实世界超分辨率基准上，在保持结构一致性的同时，显著提升了感知质量。
图像超分辨率扩散模型奖励学习真实世界图像结构保真感知质量
cs
02-10 00:00
本文综述了人工智能在开源软件可持续发展中的应用与挑战。研究显示，AI可通过自动缺陷分类、代码维护、贡献者引导、社区健康分析等方式，帮助解决开源项目面临的贡献者参与度低、资金短缺、代码质量与安全等关键问题。同时，文章也指出AI应用存在数据可用性、算法偏见、透明度不足以及可能削弱以人为本的协作价值观等伦理风险。作者强调AI应作为增强而非替代人类基础设施的工具，并提出了未来在AI、可持续性与开源软件交叉领域的研究方向。
开源软件人工智能可持续发展社区健康伦理风险自动化
cs
02-10 00:00
针对长周期代码生成任务中静态多智能体系统无法适应运行时复杂性的问题，本文提出了AgentSpawn架构。其核心创新在于实现了动态的智能体协作机制，包括：1）生成新智能体时的自动记忆转移；2）由运行时复杂度指标触发的自适应生成策略；3）处理并发修改的一致性协议。该研究解决了现有方法在记忆连续性、技能继承、任务恢复、运行时生成和并发一致性五个方面的关键缺陷。实验表明，在SWE-bench等基准测试中，AgentSpawn的代码完成率比静态基线方法高出34%，同时通过选择性切片将内存开销降低了42%。
多智能体系统代码生成动态协作自适应计算软件工程
cs
02-10 00:00
本文提出了一种新颖的图神经网络模型Pro-ZD，用于主动缓解零日网络威胁。该模型通过识别网络中的加权最短路径，自动检测可能威胁关键资产的网络错误配置和高风险连接路径。Pro-ZD框架能够主动、自动地微调防火墙规则和访问策略，以阻断高风险连接并防止未授权访问。实验结果表明，该模型在检测高风险连接方面具有超过95%的平均准确率，并展现出良好的鲁棒性和可迁移性，适用于包含远程用户、自带设备和云集成的现代动态网络环境。
图神经网络零日威胁网络安全主动防御防火墙策略风险评估
cs
02-10 00:00
本文提出了一种基于搜索的实时飞机应急着陆规划器，旨在最小化交通中断并同时考虑地面风险。该方法构建了包含密集起降流、直升机走廊和禁区的空域模型，并利用历史ADS-B数据估算交通密度。通过低延迟计算几何算法生成高风险区域的热力图，将空域风险量化为轨迹在拥堵区域的累积暴露时间，地面风险则根据飞越区域的人口密度评估，二者共同指导轨迹选择。与最小风险Dubins解相比，该规划器在保持实时性能的同时，实现了更低的综合风险和更少的空域干扰。
应急着陆规划空域风险地面风险实时规划交通密度轨迹优化
math
02-10 00:00
本文完全解决了在二元加法幂等半环 $S$ 上，矩阵半环 $\mathbf{M}_n(S)$ 的有限基问题。主要定理表明：对于任意整数 $n \geq 2$，半环 $\mathbf{M}_n(S)$ 具有有限基当且仅当 $S$ 不是一个分配格。这一结果为矩阵代数与半环理论的交叉领域提供了清晰的分类标准。
矩阵半环有限基问题加法幂等半环分配格代数分类
math
02-10 00:00
本文在完备度量空间$(X, \dist)$的闭不变子集$C$上，研究由可验证收缩模控制的映射$T: C \to C$的不动点问题。该模由一个收缩规范$\omega$和一个经认证的常数$\kappa = \sup_{0 < t \leq \diam(C)} \frac{t}{\omega(t)}$共同定义。研究建立了映射$T$存在唯一不动点$x^*$的定量条件，并给出了迭代序列$(T^n x_0)$收敛到$x^*$的显式收敛速率估计。此外，论文还分析了在映射或空间参数发生扰动时，不动点的稳定性，为相关算法的误差分析和鲁棒性提供了理论工具。
不动点定理度量空间收敛速率稳定性分析收缩映射定量分析
math
02-10 00:00
本文在Joyce流形上构造了无穷多个微分同胚，这些映射达到了Yomdin同调熵下界，推广了K3曲面上的相关结果。进一步证明这些微分同胚在M的G₂度量Teichmüller空间的一个连通分支上自由作用。文章还探讨了G₂流形动力学与代数曲面动力学之间的类比关系，并证明了这种类比的局限性。
g₂流形拓扑熵微分同胚teichmüller空间joyce流形动力学
math
02-10 00:00
本研究建立了马祖尔猜想关于模曲线和志村曲线上高次赫格纳点非挠性质的定量强化版本。与Cornut和Vatsal依赖单参流Ratner定理且对水平结构有严格限制的策略不同，本文通过量化伽罗瓦轨道与赫克轨道的相对大小，将问题转化为关于赫克算子等分布及连接测度分类的遍历结果。该方法绕过了原有限制，允许分析同时的超奇异约化，且不要求约化映射的满射性，最终证实了关于充分大幂次$n$的垂直版本和关于素数$p \gg 1$的水平版本。
数论遍历理论赫格纳点模曲线伽罗瓦表示赫克算子
math
02-10 00:00
本研究深入分析了强耦合与弱耦合热弹性系统的理论与数值特性。通过运用谱分析技术和建立一致预解估计，我们在合适的边界条件下推导了相关半群的一致多项式衰减率。研究特别关注模态近似在能量分析中的作用，并通过数值实验验证了理论结果。实验表明，初始数据的正则性（光滑与非光滑）如何影响观测到的衰减率，从而更深入地揭示了谱结构与能量耗散之间的相互作用。
热弹性系统模态近似稳定性分析谱分析能量衰减数值仿真
physics
02-10 00:00
本文提出了DISCOVER，一个开源的符号回归框架，旨在解决现有工具与Python工作流集成差、对符号搜索空间控制有限以及难以应对大规模计算需求的问题。该框架采用模块化设计，允许用户利用领域知识引导符号搜索、显式约束特征空间，并可选择GPU加速以提升数据密集型工作流的计算效率。其核心贡献在于通过物理信息引导，优先发现具有物理意义的可解释模型，适用于计算物理、计算化学和材料科学等领域。
符号回归物理信息gpu加速材料科学可解释ai计算物理
physics
02-10 00:00
diffpy.morph 是一个开源 Python 工具包，旨在以模型无关的方式从一维科学光谱（如衍射、PDF 数据）中提取科学见解。其核心方法是：通过对一对光谱中的一个应用简单的变换（称为“morphs”），来消除由实验不一致性或良性物理变化（如热膨胀效应）引起的无意义差异，从而揭示潜在的化学、结构或其他重要变化。该工具包已应用于解决 X 射线和中子数据的多种实验挑战，原则上可应用于任何一维函数。
光谱分析模型无关python工具数据比较科学计算
physics
02-10 00:00
本研究首次通过3D打印试样的准静态压缩实验和反应分子动力学模拟，对新型三维碳同素异形体——金刚炔衍生的四种几何结构（3F、2F-SY、4F、2F-USY）进行了多尺度力学评估。结果表明，对称双亚晶格结构（2F-SY）性能最优，其比屈服强度达5.91 MPa·g⁻¹·cm³，比能量吸收为279 J·g⁻¹。结构变形机制包括几何坍塌和支柱屈曲，分子动力学模拟揭示了因互锁亚晶格排列导致的强方向各向异性，如4F结构沿z方向刚度达24.1 GPa。金刚炔架构展现出几何主导的力学行为，为轻质、高吸能超材料提供了新平台。
金刚炔3d打印力学性能超材料分子动力学能量吸收
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种机器学习增强的数据同化框架，用于高效表征多尺度碳酸盐岩的微观结构。该框架将密集神经网络（DNN）作为多尺度孔隙网络模拟器的代理模型，并与集成平滑多数据同化（ESMDA）算法相结合。通过利用实验测量的排驱相对渗透率数据，该DNN-ESMDA框架能够同时推断微孔隙相的CO₂-盐水排驱相对渗透率及其不确定性，揭示了各岩石相的相对重要性。相比传统的多尺度数值模拟，该框架将推断时间从数千小时缩短至秒级，实现了显著的加速。
机器学习数据同化多尺度表征碳酸盐岩数字岩心孔隙网络
physics
02-10 00:00
本文探讨了量子物理中两种主要诠释：哥本哈根诠释认为观测导致波函数坍缩，而多世界诠释则提出每次量子测量都会分裂出包含所有可能结果的平行宇宙。文章分析了这两种理论如何解释微观粒子的叠加态（如薛定谔猫态 $|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}}(|\text{活}\rangle + |\text{死}\rangle)$），并讨论了为何我们尚未观测到其他宇宙中的“自我副本”。
量子物理多重宇宙哥本哈根诠释多世界诠释波函数坍缩
physics
02-10 00:00
本研究提出LatentChem框架，旨在解决化学大语言模型依赖离散自然语言进行推理的局限性。该框架将化学计算与文本生成解耦，使模型能在连续的潜在空间中进行多步推理，仅输出最终结果。研究发现，当模型仅针对任务成功率进行优化时，会自发地将推理过程内部化，放弃冗长的文本推导，转向隐式的潜在计算。在多个化学推理基准测试中，LatentChem在ChemCoTBench上相比基于思维链的基线模型取得了59.88%的非平局胜率，同时推理速度平均提升了10.84倍。结果表明，化学推理更自然地体现为连续的潜在动态过程，而非离散的语言轨迹。
化学推理潜在空间大语言模型思维链计算效率
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种名为HEDMoL的新方法，用于学习包含电子信息的分子表示。现有分子表示方法主要依赖原子级信息，不足以精确描述真实世界的分子物理性质。该方法通过将易于获取的小分子电子级信息迁移到目标大分子中，在不增加额外计算成本的前提下，实现了对分子电子特性的有效编码。在包含大量实验观测数据的基准测试集上，该方法取得了最先进的预测精度。
分子表示学习电子信息迁移分子物理预测计算化学机器学习
physics
02-10 00:00
本研究为航空高度有效剂量率的临近预报，构建了首个公开的机器学习就绪数据集。该数据集整合了2013至2023年间589次航班、超过9.2万次自动辐射测量数据，并融合了太阳软X射线/质子通量、太阳风特性、次级宇宙射线中子、空间天气指数及太阳黑子数等多种地球空间环境参数。数据经过精心划分，确保单次航班数据不跨分区，且各分区能均衡采样飞行位置与环境条件。初步用例测试表明，基于该数据集的预报精度已略优于现有物理模型，为开发数据驱动的辐射环境预报方法奠定了基础。
大气辐射机器学习数据集航空安全空间天气临近预报辐射测量
physics
02-10 00:00
本研究通过高分辨率（高达0.05 cm⁻¹）傅里叶光谱技术，测量了掺杂Pr³⁺离子的YAl3(BO3)4晶体的光学透射光谱，并施加了平行于晶体三角c轴的磁场。研究确定了Pr³⁺多个晶体场双重态的g因子，并利用交换电荷模型和高分辨光谱数据，获得了一套物理上合理的晶体场参数。观测到的零磁场下部分双重态的分裂被归因于随机晶格畸变的存在。通过同时考虑超精细相互作用和电子-形变相互作用，对观测到的形变双重态谱线轮廓进行了模拟，并估计了随机应变分布函数的宽度。最后，讨论了YAl3(BO3)4:Pr³⁺晶体中随机应变的主要来源。
高分辨光谱晶体场稀土掺杂随机应变超精细相互作用电子-形变相互作用
physics
02-10 00:00
本研究报道了在磁光阱（MOT）中冷却的$^{85}$Rb和$^{87}$Rb原子，其$5\mathrm{S}_{1/2} \rightarrow 5\mathrm{D}_{1/2}$跃迁的双光子激发荧光（TPEF）测量结果。实验在低至1 $\mu$W的激发功率（或低至约$4.30 \times 10^{18}\ \text{photons}\,\text{cm}^{-2}\,\text{s}^{-1}$的光子通量）下观测到了TPEF。结果表明，铷原子因其可被光学冷却至多普勒展宽可忽略的程度，是用于在低光子通量下观测灵敏双光子光谱特征的一个有前景的平台。
原子物理双光子光谱磁光阱铷原子荧光测量
physics
02-10 00:00
本研究提出SHARPEN方法，以解决三维多板层扩散磁共振成像中的板层边界伪影问题。该方法通过在不同扩散方向施加板层偏移，提供互补的板层轮廓编码，无需延长扫描时间。利用轻量级自监督神经网络，结合物理先验知识，从偏移数据中估计板层轮廓并进行图像校正。实验验证表明，SHARPEN能准确估计轮廓、鲁棒地校正伪影，支持受试者特异性训练，并在3T临床扫描仪上实现了0.7毫米各向同性分辨率的高质量扩散成像。
扩散mri板层伪影校正自监督学习图像重建高分辨率成像神经网络
physics
02-10 00:00
2009年 Bernard、Krauth 和 Wilson 的论文标志着蒙特卡洛采样的范式转变。他们放弃了传统的细致平衡条件，转而采用更基本的全局平衡原理，提出了事件链蒙特卡洛算法。该算法为硬球系统实现了无拒绝、确定性的采样，其持续的定向动力学显著加速了致密粒子系统的平衡过程。本文回顾了这一开创性工作，并利用后续发展的事件驱动蒙特卡洛框架阐明了其底层机制，展示了该算法如何从硬球模型自然推广到连续势场和现代提升马尔可夫链形式，从而将一项特定成果转化为一类强大的通用采样算法。
蒙特卡洛方法全局平衡事件链算法统计物理分子模拟采样算法
physics
02-10 00:00
本研究利用飞秒激光直写技术在玻璃芯片内部一步制造了微型化、全封装的多平面光转换器。该技术通过在玻璃内部形成具有空间可控快轴取向的双折射纳米光栅层，创建多个几何相位全息图，从而对通过其中的圆偏振光施加可控的相位图案。实验成功演示了尺寸仅为700×700×2000微米的3模和10模厄米-高斯模式分选器原型。这项工作为快速原型化坚固的单片式MPLC技术开辟了道路，未来在经典与量子光子学领域，如光通信、光子计算和成像等方面具有广泛应用潜力。
光子芯片激光直写光束整形几何相位集成光学量子光学
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种基于等变神经网络的机器学习方法DCM-net，用于构建任意分辨率的分布式电荷模型。该模型能高效、准确地表征分子静电势的各向异性，超越了传统分子力学中使用的点电荷表示法。对于未见过的分子，每个原子分配2个电荷的模型精度（0.75 (kcal/mol)/e）已与拟合的原子偶极子相当；而每个原子分配3-4个电荷的模型精度（0.55 (kcal/mol)/e）可与原子多极展开（直至四极矩）相竞争。该方法显著改善了氧、氟原子周围及芳香体系等具有强各向异性静电场的区域预测，并为运行纯ML或混合ML/MM分子模拟提供了一种快速且物理意义明确的途径。
机器学习分子模拟静电势等变网络电荷模型物理化学
physics
02-10 00:00
本研究开发了一种基于分裂柱微波腔的位移传感器，用于测量介质膜的运动。当膜位于柱体中心时，腔体对位移的响应主要为二次方关系。通过压电驱动膜片并结合独立干涉测量进行校准，研究发现系统在中心位置具有最高的位移-电压灵敏度和最大的二次方输出。当膜片偏离中心时，响应会从二次方逐渐过渡到线性。这种二次方与线性耦合之间的可控切换，是实现能够分辨能量量子化的传感器的关键要求，使该平台成为微波-机械量子换能器的有力候选者。
微波传感位移测量量子换能器二次方响应机械运动
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种基于溶液吹纺的高通量原位制造策略，用于制备纳米复合被动日间辐射冷却（PDRC）纤维膜。该方法沉积速率比传统静电纺丝快8-12倍，可直接应用于非平面、非导电基材。所得膜由嵌入Y₂O₃纳米颗粒的SEBS纤维构成，在户外可实现高达7.0°C的亚环境冷却，并能有效延缓冰融化。该膜可通过简单的清洗、溶解和再加工实现完全回收，为在各种表面上集成PDRC纤维膜提供了一个可扩展且可持续的制造平台。
辐射冷却纤维膜溶液吹纺热管理纳米复合材料可持续制造
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种利用光电导天线将噪声抑制的近红外电光梳转移至太赫兹域，从而生成宽带太赫兹频率梳的新方法。通过结合孤子自频移和光谱滤波的噪声抑制策略，无需主动稳定即可有效抑制电光梳的相位噪声。产生的太赫兹梳具有宽光谱覆盖（0.05-4 THz）、窄梳线宽度（傅里叶变换极限下0.3 Hz）以及优异的频率稳定性（1秒积分时间下$8.6 \times 10^{-14}$）。该技术为高分辨率分子光谱学和精密太赫兹计量学提供了通用工具。
太赫兹频率梳电光梳噪声抑制高分辨率光谱精密计量光电导天线
astro-ph
02-10 00:00
本研究为应对LSST等大规模巡天带来的数据挑战，提出了一种结合多波段光学光变曲线与颜色特征的新方法，以更有效地识别活动星系核，特别是传统上难以区分的遮蔽型AGN。研究基于VST-COSMOS巡天3.3年的g、r、i波段数据，利用随机森林分类器，整合了光变特征、六种光学/红外颜色及形态指标。结果表明，结合三波段与颜色特征的选择方法，能成功恢复约69%的已知遮蔽AGN（三波段均确认），若放宽至三选二确认，恢复率可提升至80%。研究证实，仅依赖颜色特征会导致污染率显著升高，凸显了结合光变信息对提升遮蔽AGN选择纯度的关键作用。
活动星系核光学变异性多波段观测随机森林遮蔽agnlsst
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用Kilo Degree Survey第四批数据中的AMICO星系团样本，通过测量堆叠的弱引力透镜切向剪切$g_{\rm t}$和星系-星系团相关函数$w_{\rm cg}$，约束了暗物质晕的溅落半径$r_{\rm sp}$。样本包含9049个富星系团，在$R\in[0.4,5]\ h^{-1}\text{Mpc}$的径向范围内，两种方法分别实现了14%和10%的测量精度，结果与$\Lambda$CDM模型预言一致。研究表明，结合弱透镜质量-丰度关系，$w_{\rm cg}$能更精确地测量溅落半径，揭示了引力透镜与成团性测量在刻画物质吸积区性质方面的互补性。
溅落半径弱引力透镜星系团宇宙学暗物质晕相关函数
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用MOCCA代码进行蒙特卡洛模拟，探究了拥有两个不同恒星族群的球状星团中双星系统的长期动力学演化。研究发现，位于更中心密集的第二族群（P2）中的双星，其硬化与瓦解速率均高于第一族群（P1），导致双星出现率和比例呈现出不同的径向分布。此外，双星的空间混合时标与单星不同，即使单星完全混合后，双星仍保留其初始构型的部分信息。研究还分析了由P1和P2成员组成的混合双星的形成与演化，并发现主序星-白矮星双星在P1中的比例高于P2。这些结果揭示了星团动力学与双星演化之间的相互作用，表明双星可作为追溯星团初始条件与动力学演化的示踪剂。
球状星团双星演化动力学模拟多星族蒙特卡洛方法星团动力学
astro-ph
02-10 00:00
研究团队提出了一种名为“可变行星红外超量（VPIE）”的新时间序列分析策略，用于分析系外行星的光谱相位曲线。该方法无需行星发生凌星现象或依赖恒星光谱模型，而是通过少量光谱的线性组合，在每一步时间点构建恒星贡献的经验模型，从而在残差数据中提取行星的辐射信息。通过模拟詹姆斯·韦伯太空望远镜对三颗绕M型矮星运行的行星（TOI-519 b、GJ 876 d、比邻星b）的观测，研究表明VPIE能够区分不同的大气环流模式（如零、中等或高效的热量再分布），并在昼夜温差显著时约束行星半径。该方法为探测附近M型恒星周围大量无法通过凌星法观测的行星提供了新框架。
系外行星光谱相位曲线非凌星探测大气表征jwstm型矮星
astro-ph
02-10 00:00
本研究展示了利用新发射的SPHEREx空间任务与NEOWISE任务协同观测，研究红外瞬变天体的新策略。通过分析NEOWISE发现的八个银河系瞬变天体的SPHEREx光谱，成功识别出两个新的FU Orionis型爆发和一个先前遗漏的经典新星。SPHEREx的低分辨率红外光谱为地面望远镜难以观测的、被尘埃严重遮蔽的天体提供了关键分类依据，凸显了其在系统探索动态红外天空方面的巨大潜力。
红外天文学瞬变天体空间望远镜光谱分类银河系
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用 Illustris TNG100 模拟数据，分析了恒星速度各向异性模型对强透镜星系质量剖面推断及哈勃常数 $H_0$ 测量的影响。通过生成类似 JWST NIRSpec 观测的视向速度弥散图，测试了四种各向异性模型（OM、ML、常数 $\beta$、gOM）。研究发现，联合强透镜与运动学建模可将 $H_0$ 的平均偏差控制在亚百分比水平（如 gOM 模型为 $-0.9 \pm 1.6\%$），显著提高精度并减少异常值。然而，单参数 OM 模型会导致系统性偏差，即使在联合建模下仍产生 $+11.5 \pm 1.3\%$ 的整体偏差，凸显了各向异性假设在宇宙学参数推断中的关键作用。
强透镜哈勃常数速度各向异性星系动力学宇宙学参数jwst模拟
astro-ph
02-10 00:00
本研究分析了过去13个太阳周期的黑子群面积，以及第23、24周期的双极磁区磁通量。研究发现，太阳周期上升阶段的平均黑子群面积和磁通量普遍大于下降阶段，这意味着上升阶段更易引发强烈的空间天气事件。此外，上升阶段的面积分布均值与中位数依赖于周期强度，而下降阶段（尤其是最后三年）则与周期强度无关或弱相关。这些观测结果支持了由磁通量涌现导致的非线性磁通量损失理论模型，解释了为何太阳周期上升各异但衰减相似。
太阳黑子太阳周期磁通量涌现空间天气太阳物理
astro-ph
02-10 00:00
本文探讨了人类想象外星生命（尤其是智慧生命）的本质，指出这主要是一种文化现象，反映了人类固有的认知局限。我们的想象几乎总是将地球生命形式以及人类的文化、历史和心理学现象映射到假想的外星生命上。这种局限源于我们的生物和文化进化，以及我们在地球环境中的经验和感知。有趣的是，人类在地球上创造了一种本质上“异己”的智慧形式——快速进化的人工智能（AI）。随着AI能力的发展，它或许能为我们理解地外高级智慧提供新的视角。
外星生命认知局限文化投射人工智能天体生物学
astro-ph
02-10 00:00
本研究在年龄仅约35 Myr的“蛇”星团中首次观测到锂元素异常消耗区（Li-dip），将此类现象的出现时间从传统认为的≥150 Myr大幅提前。通过对211颗成员星的高分辨率光谱分析，在有效温度6200–6800 K范围内发现深度约0.40 dex的锂消耗特征。关键发现显示，在消耗区内快速自转恒星（$v \sin i > 25$ km s$^{-1}$）的锂消耗显著强于慢速自转星，表明自转剪切增强了对流-辐射边界处的湍流混合，加速了锂破坏过程。
恒星演化锂丰度星团年龄自转效应光谱分析天体化学
astro-ph
02-10 00:00
本文介绍了为Sunrise III气球望远镜开发的波前校正与图像稳定系统（CWS），该系统通过相关跟踪器与快速倾斜镜实现快速图像稳定，利用六单元Shack-Hartmann波前传感器测量离焦、彗差等低阶像差，并通过主动副镜进行自动对焦与手动彗差校正。系统在2024年科学飞行及集成测试中表现优异，可实现0.005角秒（均方根）的图像稳定精度，自动对焦能维持CWS焦平面0.01波长的焦点稳定性。
波前校正图像稳定气球望远镜自适应光学shack-hartmann传感器
astro-ph
02-10 00:00
本文介绍了新开发的广义相对论粒子网格（GRPIC）代码框架FPIC。该代码采用Fortran编写，利用MPI进行并行计算，在球面Kerr-Schild坐标系下求解麦克斯韦方程组和粒子运动方程。除了经典算法，作者还引入了一种新颖的混合方法，能根据哈密顿能量误差动态切换最合适的积分方案。应用表明，该方法能以更低的计算成本实现更好的能量守恒。代码成功应用于研究Wald解和等离子体环境中的分裂单极子解，在后者中重现了Blandford-Znajek光度，与解析预言高度吻合。
粒子网格法黑洞物理数值相对论等离子体天体物理彭罗斯过程
econ
02-10 00:00
本文系统回顾了银行倒闭的成因证据，旨在厘清偿付能力与流动性在其中的相对重要性。研究发现，无论是否发生挤兑，银行倒闭几乎总是与基本面恶化相关。挤兑通常只是压垮已丧失偿付能力银行的“最后一根稻草”，而基本面稳健的银行则很少因挤兑而倒闭，它们通常能通过同业合作、资本注入或暂停兑换等机制化解危机。这些发现对理解金融危机和设计有效的金融稳定政策具有重要意义。
银行倒闭偿付能力流动性挤兑金融稳定政策设计
econ
02-10 00:00
本研究分析了AI智能体社交网络Moltbook的早期互动模式，引入了“互动半衰期”概念来衡量评论获得直接回复的概率随时间的衰减速度。研究发现，该网络中的讨论主要由单层反应主导，而非延伸的对话链。大多数评论从未获得直接回复，双向互动罕见，且回复几乎都在数秒内发生，对话持久性仅为分钟级而非小时级。与同期Reddit基线相比，Moltbook的对话深度和持久性显著更低。这表明，早期AI智能体的社交互动呈现“快速回应或沉默”模式，要实现持续的多步骤协调，可能需要显式记忆、线程重提和再进入机制的支持。
ai社交网络对话持久性互动半衰期智能体协调人机交互
econ
02-10 00:00
本研究将Fudenberg等人（2026）的模型限制性概念，推广至包含半/非参数及结构成分的更广泛经济模型。我们展示了如何在无限维设定中，利用高斯过程先验（含形状约束）及贝叶斯非参数方法，定义和计算限制性。框架进一步扩展至包含内生性、工具变量、多重均衡及非参数冗余分量的结构模型。研究探讨了在Rademacher复杂度和GMM准则函数背景下，用户特定差异函数选择的重要性，并将限制性与机器学习中平均学习曲线的极限联系起来。应用表明，在标准参数设定下，嵌套Logit与混合Logit的限制性相似，而IV外生性条件会显著增加总体限制性并改变模型排序。
模型限制性结构模型非参数方法内生性高斯过程计量经济学
econ
02-10 00:00
本研究利用1995-2019年151个国家的面板数据，分析了干旱与极端湿润气候对劳动力参与性别差距的非线性影响。研究发现，有偿劳动的性别差距与干旱呈U型关系，与极端湿润呈倒U型关系。干旱主要通过影响就业性别差距驱动，而湿润条件则通过失业渠道影响参与率差距。这些关系因国家特征而异：灾害流离失所风险高的国家在极端湿润期间性别差距缩小，而中等风险经济体在干旱期间差距扩大。此外，干旱的U型效应在女性赋权水平中低的国家最为明显，而非线性的湿润响应则集中在中等赋权国家。最后，在气候冲击净抵御能力弱的国家，干旱和极端湿润都会扩大性别差距。
气候经济学性别差距劳动力市场非线性效应面板数据
econ
02-10 00:00
本研究为金融时间序列预测中的“度量脱节”现象提供了新的理论视角，通过解析方法建立了样本外$R^2_{OOS}$与方向准确率(DA)之间的联系。在以随机游走模型为基准、并假设符号正确性与实现幅度独立的条件下，研究证明对于均方误差最优的点预测，这两个度量指标呈现二次关系。结果表明，对于方向准确率一般的点预测，其理论$R^2_{OOS}$值本质上可忽略不计。因此，如果模型非最优或受有限样本噪声影响，出现负的经验$R^2_{OOS}$是预期之中的。
金融预测度量脱节样本外r²方向准确率时间序列二次关系
econ
02-10 00:00
本研究通过巴基斯坦卡拉奇市的实地实验，揭示了IT行业招聘中基于性别和居住地社会经济地位的双重歧视。在雇主未明确声明偏好的情况下，男性求职者获得的面试邀约仍显著多于女性。同时，来自高收入社区的申请者比低收入社区申请者多获得45%的面试机会，即使控制了通勤距离，这一优势依然存在。定性访谈表明，雇主将生产力和专业“契合度”与性别及社区背景相关联，居住地址成为阶级背景、教育水平和技能的代理信号，强化了既有刻板印象。
招聘歧视性别差距社会经济地位实地实验劳动力市场信息技术行业
econ
02-10 00:00
本研究首次同时分析了比特币的链上与链下供需因素对价格的影响。通过使用2019-2024年的日度数据构建ARDL模型，研究发现：长期来看，链下需求压力对价格有显著影响；短期则受供需双方共同驱动。在链上交易层面，只有链上需求压力在长短期均显著。这表明比特币价格动态具有双重性，既受市场基本面影响，也受投机驱动。鲸鱼交易的长期影响较弱，但同期及滞后一期影响更明显。
比特币价格链上链下分析供需驱动ardl模型加密货币市场
econ
02-10 00:00
本研究首次对西班牙2024年国家住房法框架下加泰罗尼亚地区实施的租金管制政策进行了实证评估。作者利用市级行政数据，采用双重差分法和事件研究法识别政策对租赁市场的因果效应。研究发现，政策导致租赁合同数量减少，但对租金增长率的抑制作用相对有限且稳健性不足。研究结果揭示了租金管制在短期内的重要影响，但也指出需谨慎解读，部分估计存在数据局限性和稳健性问题。
租金管制住房政策双重差分法租赁市场实证评估西班牙
econ
02-10 00:00
本研究利用Lyft在2024年2月推出的新政策作为自然实验，分析了平台设计变更对各方的影响。该政策为司机提供了乘客支付金额的最低分成保障，并提前展示预估单次收入，增强了收入透明度。通过对超过4700万次行程数据的动态交错双重差分与地理边界分析发现，该政策显著提升了司机参与度（尤其是低收入或收入不确定性高的司机），增加了工作时长、平台利用率和行程量。供给端的积极变化也外溢至乘客需求侧。研究进一步区分了收入保障与透明度各自的作用，并指出透明度可能引发司机的策略性行为。
平台经济自然实验双重差分收入透明度零工经济政策评估
econ
02-10 00:00
本研究开发了一个离散事件仿真模型，用于分析疫苗制造供应链的脆弱性，以支持大流行快速响应。模型整合了生产过程、质量保证与控制（QA/QC）以及原材料采购，以捕捉系统整体动态。通过对一个年产5000万剂mRNA疫苗设施的案例研究发现：1）QA/QC人员是主要瓶颈，正常条件下利用率达84.5%，而设备利用率低于33%；将QA/QC产能翻倍可使年产出提升79.1%，效益高于设备投资。2）原材料供应中断危害极大，采购周期延长会使三年总产出下降19.6%，并导致51.8%的生产时间面临断供。3）供应链对不同类型中断的恢复能力不同：急性中断（如停工、停电）可在6-9周内恢复，而慢性中断（如供应延迟）会导致长期性能下降。
疫苗供应链离散事件仿真大流行准备制造瓶颈韧性分析mrna疫苗
econ
02-10 00:00
本研究通过分析2022至2025年间发布的809个模型数据，探究了LLM性能提升的核心驱动力。研究发现，在性能前沿，80-90%的差异可由更高的训练算力解释，表明“规模”而非“专有技术”是推动前沿进步的关键。然而，在非前沿领域，各公司的专有技术和共享算法进步能显著降低达到特定能力阈值所需的算力，部分公司能更高效地训练较小模型。研究还发现，同一公司内部模型效率差异巨大，可达40倍以上。这对理解AI领导地位和能力扩散具有重要意义。
大语言模型规模定律训练算力模型效率算法进步ai竞争
econ
02-10 00:00
本研究解决了混合Logit需求模型下的约束定价问题，弥补了现有研究多关注无约束场景的不足。对于单客户段的MNL模型，通过指数锥规划重构，提出了多项式时间近似方案（PTAS）。对于包含T个客户段的有限混合Logit模型，将其重构为具有O(T)个双线性项的指数锥规划，并设计了复杂度仅随T指数增长的Branch-and-Bound算法。因此，当客户段数量有界时，该约束定价问题同样存在PTAS。数值实验表明，该方法优于现有基准。
约束定价混合logit多项式时间近似方案指数锥规划收益管理需求模型
econ
02-10 00:00
研究发现，在数据驱动的决策（如难民就业匹配）中，广泛使用的基于模型的策略评估方法存在根本缺陷，即“赢家诅咒”。即使模型准确、数据随机、模型设定正确并使用样本分割，该方法仍会产生过度乐观的虚假效益估计。理论分析和基于难民匹配场景的模拟实验表明，在真实效应为零的情况下，该方法仍可能“稳定地”报告高达60%的虚假增益，与文献中报告的22-75%的改进幅度相当。这强烈质疑了当前主流评估方法的可靠性。
赢家诅咒政策评估难民匹配数据驱动决策模型偏差因果推断
q-bio
02-10 00:00
本文报告了一例罕见的创伤后继发双侧面瘫伴肢体感觉异常（BFP）病例。BFP是吉兰-巴雷综合征（GBS）的一种罕见变异型。患者因头部外伤后出现双侧面部神经麻痹及肢体感觉障碍，经诊断后接受了血浆置换治疗，并取得了良好的恢复效果。这是首次报道创伤作为BFP的潜在诱因。
双侧面瘫吉兰-巴雷综合征创伤血浆置换罕见病例神经免疫
q-bio
02-10 00:00
本研究针对利用沃尔巴克氏体感染蚊虫控制登革热媒介埃及伊蚊的策略，提出了一种考虑温度诱导感染丢失的脉冲微分方程种群动态模型。模型综合了胞质不相容性、周期性释放干预和温度驱动的感染丢失效应。研究推导了沃尔巴克氏体成功定殖所需的周期性解存在与稳定的阈值条件，并通过数值模拟比较了wMelPop、wMel和wAlbB三种菌株在耐热性和适合度成本差异下的持续能力。结果表明，在设计稳健的释放策略时，必须综合考虑环境胁迫和脉冲干预的影响。
沃尔巴克氏体脉冲释放温度影响种群模型蚊媒控制微分方程
q-bio
02-10 00:00
本研究开发了一个模块化机理模型，用于预测体外转录（IVT）过程的mRNA产量和产品质量（如加帽效率、完整性）。该模型将复杂的IVT反应网络分解为六个相互关联的模块（如起始/加帽、延伸/截断、降解等），并基于生化原理和实验数据建立了各模块的动力学模型。研究结合机器学习方法（如Shapley值敏感性分析、高斯过程贝叶斯优化）进行模型迭代优化和参数估计，构建了一个可扩展的“机理+机器学习”混合建模平台，旨在加速mRNA生产工艺的理性设计与优化。
体外转录mrna生产机理模型机器学习工艺优化产品质量
q-bio
02-10 00:00
本研究通过小鼠模型发现，大脑组织中存在低生物量的微生物信号。植入不同类型的脑室导管（普通硅胶导管与抗生素涂层导管）会引发材料依赖性的脑部微生物组改变。普通导管倾向于富集促炎性微生物类群，并伴随预测的脂多糖生物合成增加；而抗生素涂层导管则富集免疫调节类群，且预测的短链脂肪酸生物合成更高。MRI成像显示，普通导管组动物脑部有更高的巨噬细胞相关磁敏感信号。结果表明，导管材料通过塑造导管周围的微生物生态位，影响神经免疫激活，可能与慢性胶质增生及分流管梗阻相关。
脑微生物组神经炎症脑室导管分流管梗阻16s rrna测序神经免疫
q-bio
02-10 00:00
为解决公共组学数据库（如GEO、SRA）中样本元数据缺乏标准化、难以检索和整合的问题，研究团队开发了MetaHQ。该工具整合了来自13个来源的近20万条标准化元数据注释，提供了一个统一的数据库和用户友好的命令行界面（CLI），方便用户查询和获取高质量、标准化的样本描述信息。MetaHQ有助于提升公共组学数据的可发现性和再利用效率。
元数据整合组学数据生物信息学工具数据标准化公共数据库
q-bio
02-10 00:00
本研究开发了一个结合治疗干预的随机多尺度模型，用于模拟脑胶质瘤的生长与侵袭。模型从微观个体细胞动力学出发，推导出宏观随机反应-扩散-趋化方程组，以描述细胞密度与组织演化。该模型考虑了脑组织异质性、抗拥挤机制以及治疗相关的不确定性。通过数值实验，评估了不同治疗方案在既定及新提出的临床标准下的疗效。
胶质瘤模型多尺度建模随机过程反应扩散方程治疗评估计算肿瘤学
q-bio
02-10 00:00
本文提出了一种真正受生命启发的机器智能研究路径，主张超越当前依赖大规模神经网络和生成模型的范式。文章将智能定义为灵活的问题解决能力，并引入“认知光锥”概念来描述生物与机器智能的连续谱。作者从生物学中提炼出支撑生命创造性导航问题空间的五大设计原则：多尺度自主性、通过活性组件自组装实现生长、能力的持续重构、利用物理与具身约束，以及实现自组织和自上而下目标控制的普遍信号机制。这些原则为构建未来自主、具身且鲁棒的人工系统提供了新蓝图。
生命启发ai认知光锥具身智能自组织多尺度自主生物智能原则
q-bio
02-10 00:00
传统流行病学模型难以刻画现实疫情中观测到的极端波动与“龙之王”重尾事件。本研究提出一个统一框架，利用莫亚尔概率密度函数，将基于微观个体的模拟与宏观波动分解联系起来。通过将病毒传播视为随机碰撞过程，推导出描述继发病例分布的莫亚尔-泊松混合模型。该模型成功复现了SARS、MERS和COVID-19数据中标准负二项模型系统遗漏的极端“超级传播”事件。此外，通过对德国疫情波进行谱分解，证明宏观的“社会摩擦”系数 $\beta$ 是微观“碰撞冲击”的直接涌现属性。该框架为公共卫生规划提供了一个有用的描述性工具，强调需要管理极端波动而非确定性平均值。
流行病学模型莫亚尔分布超级传播重尾事件随机过程涌现属性
q-bio
02-10 00:00
本研究介绍了ClusterChirp，一个基于Web的GPU加速平台，用于实时交互式探索大规模组学数据矩阵。它利用GPU加速渲染和多核并行层次聚类算法，支持动态聚类、多指标排序和特征搜索。其独特之处在于集成了大语言模型驱动的自然语言界面，允许用户通过对话命令执行复杂操作并构建可复现的工作流。用户还可选择聚类，在2D或3D中探索簇内相关性网络，或通过生物知识库进行功能富集分析。该平台遵循FAIR4S原则，旨在帮助研究人员以前所未有的便捷性和速度从高维组学数据中提取洞见。
组学数据分析gpu加速可视化自然语言交互交互式探索生物信息学工具web平台
cs
02-10 00:00
本文提出了一种新颖的无监督半参数框架COMBOOD，用于图像识别中的分布外（OOD）数据检测。该框架结合了最近邻（非参数）和马氏距离（参数）两种度量信号，为推理点生成置信度分数。实验表明，COMBOOD在OpenOOD基准数据集（包括近OOD和远OOD场景）以及文档数据集上，其检测准确率均优于现有最先进方法，且其计算复杂度与嵌入空间大小呈线性关系，适合实际应用。
分布外检测半参数方法图像分类机器学习安全异常检测
cs
02-10 00:00
本文提出一种名为ECHWR的训练框架，旨在不增加推理成本的前提下，提升基于惯性测量单元（IMU）的在线手写识别精度。该方法在训练阶段引入一个临时辅助分支，通过双重对比学习目标（包括批内对比损失和新颖的基于错误的对比损失）将传感器信号与语义文本嵌入对齐。训练完成后，辅助分支被丢弃，模型保持原始高效架构。在OnHW-Words500数据集上的实验表明，该方法显著优于现有基线，在独立于书写者和依赖于书写者的数据划分上，字符错误率分别降低了高达7.4%和10.4%。
手写识别对比学习imu传感器边缘计算模型训练零开销优化
cs
02-10 00:00
本研究提出RECITYGEN，一个结合了先进潜在扩散模型与交互式语义分割（Segment Anything）的参与式城市设计工具。用户可通过文本提示，交互式地生成城市街景的变体图像，直观表达设计构想。在北京的一个试点项目中，该工具被用于为城市更新项目提供改进建议。结果表明，RECITYGEN能有效捕捉并整合公众偏好，为迈向更具动态性和包容性的城市规划方法提供了新途径。项目源代码已开源。
参与式设计城市生成潜在扩散模型语义分割人机交互城市更新
cs
02-10 00:00
本研究提出了一种辅助计算机视觉流程，用于在铁路货车卸料过程中，通过图像自动估算废钢中的非金属杂质含量（百分比）并分类废钢类型。该方法将杂质评估构建为车厢级别的回归任务，并利用多实例学习（MIL）和多任务学习（MTL）处理序列数据。最佳模型（MIL）实现了平均绝对误差（MAE）0.27和决定系数（$R^2$）0.83。系统集成磁铁/车厢检测、版本化推理服务及操作员审核覆盖流程，形成主动学习闭环，旨在减少主观判断差异、提升作业安全，并优化炼钢原料验收与熔炼计划。
计算机视觉废钢质量评估多实例学习工业自动化回归分析主动学习
cs
02-10 00:00
本文提出OmniFysics模型，旨在解决多模态模型在物理理解上的脆弱性。核心贡献是构建了一个物理数据引擎，包含两个组件：FysicsAny通过检索原型数据库为图像生成基于物理定律的指令-图像监督数据；FysicsOmniCap利用音视频一致性过滤网络视频，生成强调跨模态物理线索的高质量视频-指令对。模型采用分阶段多模态对齐与指令微调进行训练，并在潜在空间使用流匹配进行文生图。实验表明，该模型在标准多模态基准和物理导向评估上均表现出色。
多模态模型物理智能数据引擎指令微调跨模态理解
cs
02-10 00:00
本研究提出了一种高效的深度学习端到端框架，用于直接从图像序列中估计连续体位移和材料压缩性。该框架包含用于图像配准和材料压缩性估计的两个深度神经网络，在效率和准确性上均优于传统的基于有限元法（FEM）或有限差分法（FDM）的迭代算法。实验表明，即使在图像配准预测的位移场与参考场存在显著局部偏差的情况下，模型仍能准确估计材料压缩性。其高精度源于模型能够评估涡度等向量场的高阶认知特征，而非传统的局部图像位移特征。
深度学习图像配准材料压缩性无接触测量力学性质估计端到端学习
cs
02-10 00:00
本文针对标准Transformer架构中密集线性变换效率低、缺乏结构归纳偏置的问题，提出了混合双路径线性（HDPL）算子。HDPL将仿射变换分解为两个拓扑不同的路径：一个用于高秩局部处理的稀疏块对角分量，以及一个用于全局上下文正则化的低秩变分自编码器（VAE）瓶颈。通过在特定投影（Query、Key、Value、Gate、Up）中“精准”替换为HDPL算子，同时保留聚合层（Output、Down）的标准密集层，实现了效率与表征能力的更好平衡。在FineWeb-Edu数据集上的实验表明，HDPL架构优于标准的Llama风格基线，在减少6.8%参数的同时降低了验证损失。此外，在Transformer主干中显式实现概率潜在空间，为推理时控制、持续适应和可解释性等提供了新的可能性。
transformer架构模型效率变分自编码器稀疏变换参数优化深度学习
math
02-10 00:00
本文提出了对偶Hartwig-Spindelböck分解的两种新形式，并利用它们推导了多类对偶广义逆的显式表示。基于这些表示，进一步探索和刻画了这些逆之间的关系与性质，研究了对偶复合广义逆，并验证了对偶偏序的适用性。所提出的分解为对偶矩阵的研究提供了一个系统且便捷的框架。
对偶矩阵广义逆矩阵分解对偶偏序线性代数
math
02-10 00:00
本研究为具有分布记忆和时滞的隐式分数阶微分系统建立了一个全面的分析框架。核心贡献是发展了一类新颖的分数阶Grönwall-Wendroff型积分不等式，专门用于处理具有奇异核和隐式依赖关系的多元函数，为分析复杂的记忆依赖系统提供了先验估计。基于此，作者在加权Banach空间中利用不动点理论证明了隐式分数阶微分方程解的存在唯一性定理，并建立了Ulam-Hyers稳定性准则。理论成果被应用于具有时滞的分数阶FitzHugh-Nagumo神经动力学模型（FHN-$\alpha$-$\tau$），揭示了分数阶阶数$\alpha$和时滞$\tau$如何共同调节神经兴奋性阈值和动态状态转换，为连接分数阶微积分理论与数学神经科学应用提供了分析工具。
分数阶微分方程分布记忆积分不等式神经动力学稳定性分析时滞系统
math
02-10 00:00
本文研究了具有大$L^3$初值的磁流体动力学（MHD）方程组的弱解理论。由于磁场$H$的自然边界条件是滑移边界条件，研究纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）系统弱解理论时常用的Leray-Schauder不动点定理不再适用。为解决此困难，作者结合Leray近似技术与摄动理论，为具有大$L^3$初值的MHD方程柯西问题构造了全局弱解。该策略为不可压Navier-Stokes系统的弱$L^3$解理论提供了一个简洁且自洽的替代证明。此外，在特定限制下，该弱解是唯一的。
磁流体动力学弱解理论大初值leray近似摄动理论柯西问题
math
02-10 00:00
本文针对具有状态依赖时滞的Caputo分数阶非线性系统，建立了Mittag-Leffler稳定性的新充分条件。核心是引入一类结合了$\xi^{\alpha-1}$形式奇异核的Lyapunov-Krasovskii泛函，将分数阶记忆效应与时滞动力学统一分析。稳定性条件可转化为可计算的线性矩阵不等式，并给出了最大容许时滞扰动的显式公式。在此基础上，设计了由带$\sigma$-修正的分数阶参数更新律和基于滤波器的时滞估计机制驱动的自适应控制器，避免了传统状态导数（分数阶轨迹可能不存在）的需求。闭环系统收敛性分析证明了其最终一致有界性，且计算边界随正则化参数趋零而消失。在具有状态依赖传输时滞的三神经元分数阶Hopfield网络上的数值验证表明，所提自适应方案将累积控制能量降低了99.3%，且渐近状态误差比同类分数阶滑模控制器小两个数量级。
分数阶系统自适应控制时滞系统mittag-leffler稳定性lyapunov-krasovskii泛函状态依赖时滞
math
02-10 00:00
本研究重新审视了数学天才拉马努金提出的一个无限嵌套根式问题。通过充分运用并扩展拉马努金原有的方法，研究者不仅深化了对该经典问题的理解，还成功地推导出了一系列新的、形式各异的无限嵌套根式恒等式。这项工作展示了经典数学思想的持久生命力及其在推动新发现方面的潜力。
无限嵌套根式拉马努金恒等式数论数学分析
math
02-10 00:00
本文研究了闭黎曼曲面上具有实有界势的薛定谔算子 $-h^2\Delta+V$ 的本征函数的微局部分析。主要目标是建立这些本征函数空间集中性的定量界限，将经典结果从光滑势情形推广到更一般的仅有界势情形。核心结论是：对于任意开子集，本征函数在整个曲面上的 $L^2$ 范数可以通过该子集上的 $L^2$ 范数以一个指数权重 $Ch^{-1}\log(h)^2$ 进行显式指数界控制。这一结果改进了先前针对非光滑势的估计（其指数权重为 $Ch^{-4/3}$）。证明基于 Logunov 等人（2025）最近发展的 Landis 猜想方法。
薛定谔算子本征函数半经典分析局域化有界势定量估计
math
02-10 00:00
本文研究了在无限族三维光滑环面簇 $X_e=\mathbb{P}(\mathcal{O}_{\mathbb{P}^2} \oplus \mathcal{O}_{\mathbb{P}^2}(e))$（$e \geq 0$）上的 $H$-瞬子丛。研究提供了 $X_e$ 上 $H$-瞬子丛的两种不同的单项式描述，推广了经典 $\mathbb P^3$ 上的单项式。文章进一步刻画了第二陈类集中在单一度数的 $H$-瞬子丛，并探讨了它们的存在性与模空间。最后，对于 $e\leq 3$ 的情形，证明了所有允许的第二陈类对应的 $H$-瞬子丛的存在性。这些结果扩展了先前在特定情形下的构造，并有助于研究具有更高皮卡数的三维簇上的瞬子丛。
瞬子丛环面簇单项式模空间陈类代数几何
math
02-10 00:00
本文研究了在 $\mathbb{R}^d$ 空间中，对一类扩散过程施加小扰动后的极限行为。该未扰动过程具有有限个不变且具有排斥性的超曲面，这些曲面将空间划分为多个区域，每个区域承载一个未扰动过程的不变测度。研究首先描述了不变测度密度在不变曲面附近的渐近性质。随后，揭示了受扰动过程在不同时间尺度下的亚稳态分布行为：这些分布可表示为未扰动系统各遍历不变测度的线性组合，其组合系数依赖于时间尺度，但被证明与扰动的具体形式无关。
扩散过程随机扰动不变曲面亚稳态渐近分析遍历测度
math
02-10 00:00
该研究证明对于任意波莱尔树类，都存在一个斯科特句子复杂度接近该类定义的树模型。具体而言，若树类可由一个$\Pi_\alpha$句子定义，则存在斯科特秩不超过$\alpha+2$的模型。这一结果为“树结构不具有忠实波莱尔完备性”提供了不依赖沃特猜想的新证明方法。
描述集合论斯科特秩树结构波莱尔类模型论
math
02-10 00:00
本文研究了定义在特殊线性群 $\textbf{SL}(n)$ 上的几何布朗运动 $\{F_\tau\}$ 的间歇性现象。通过随机分析，作者量化了其两个关键特征：一是 $2p$ 阶矩 $\mathbb{E}|F_\tau|^{2p}$ 的指数增长率对 $p$ 和 $n$ 的异常依赖性；二是 $|F_\tau|^2/\mathbb{E}|F_\tau|^2$ 在 $\tau\uparrow\infty$ 时的非紧性。研究利用 $dF = F_\tau \circ dB$ 的方程形式，并借助各向同性，将扩散过程投影到 Gram 矩阵 $G=F^*F$ 的谱上进行分析，其结论可传递至相关的漂移-扩散过程。
几何布朗运动特殊线性群间歇性随机分析矩估计扩散过程
math
02-10 00:00
本文证明了Noferini-Williams猜想：Gilbert-Howie群$H(n,m)$的阿贝尔化$H(n,m)^{ab}$是无挠且$\mathbb{Z}$-秩为2的，当且仅当$n \equiv 0 \pmod{6}$且$m \equiv 2 \pmod{n}$。证明的关键在于计算多项式$F=(1+t^m-t)/\Phi_6$与$G=(t^n-1)/\Phi_6$的结式$\mathrm{Res}(F,G)=\pm 1$，其中$\Phi_6$是第6个分圆多项式。通过极小性论证将问题归结为$m=2+n/3$、$m=2+n/2$和$m=2+2n/3$三种情形，并运用多项式结式分析与域论方法处理。这一结果完成了所有作为有向标记图群出现的Fibonacci型循环展示群$G_n(m,k)$的分类。
群论阿贝尔化分圆多项式结式循环展示群猜想证明
math
02-10 00:00
本文研究了有限群$G$及其素数$p$除子。定义了超单项$p$-Brauer特征标：若每个诱导它的本原$p$-Brauer特征标都是线性的。若$G$的所有不可约$p$-Brauer特征标都是超单项的，则称$G$为超$M_p$-群。作者探讨了有限群成为超$M_p$-群的条件，并证明了一个关键结论：奇数阶超$M_p$-群的每个正规子群都是$M_p$-群。
有限群brauer特征标超单项正规子群群表示论
math
02-10 00:00
本文研究了由递归关系 $A_{i, j} = x A_{i, j-1} + y A_{i-1, j-1} + z A_{i-1, j}$ 定义的矩阵，其中 $x, y, z$ 为常数，初始条件定义在第一行和第一列。作者提出了一种通用的矩阵分解方法，并证明许多已知的矩阵分解都是该通用分解的特例。此外，文章还展示了如何将这类矩阵分解为类帕斯卡矩阵和基本托普利茨矩阵的乘积。
矩阵分解递归矩阵帕斯卡矩阵托普利茨矩阵线性代数
math
02-10 00:00
本文研究了具有无限时域和多个折扣目标泛函的确定性脉冲控制系统。通过将带有泛函约束的最优控制问题重构为马尔可夫决策过程，作者在所谓的“占位测度”空间中导出了（原始）凸规划与线性规划问题。文章进一步构建了对偶规划，并深入探讨了所有规划问题的可解性。最后，以一个库存管理模型为例，验证了所发展的理论框架。
最优控制脉冲控制库存模型凸规划马尔可夫决策占位测度
math
02-10 00:00
本文从耗散性理论的新视角，研究了一种用于非凸成本函数分布式优化的连续时间原对偶算法。该算法在权重不平衡的有向图上运行。研究将算法重构为Lure型系统，包含一个依赖于通信拓扑和算法增益的线性子系统，以及一个静态非线性梯度反馈。分析表明，线性子系统相对于合适的供给率是耗散的，而非线性反馈是非被动的。通过适当选择增益或设计通信网络，该算法能以指数速率收敛至均衡点，从而获得分布式问题的最优解。这项工作为理解网络拓扑、算法增益和成本函数在分布式算法性能中的作用提供了新见解。
分布式优化原对偶算法耗散性理论非凸优化网络拓扑指数收敛
math
02-10 00:00
本文建立了分数拉普拉斯算子狄利克雷问题解的形导数逐点公式。对于方程 $(-\Delta)^s u = h$ 在 $\Omega$ 内且 $u=0$ 在 $\Omega^c$ 外，当右端项 $h$ 为狄拉克δ分布或利普希茨函数时，证明解在每个方向上都可形导，并推导出其形导数值的逐点公式。公式涉及区域边界积分和分数诺伊曼迹，将标准拉普拉斯算子的经典哈达玛变分公式推广至分数情形。论证基于PDE技术。
分数拉普拉斯算子形导数变分公式狄利克雷问题偏微分方程
math
02-10 00:00
本文研究任务起止时间随机情况下的序列区间调度问题。任务集合及其权重已知，但每个任务的起止时间服从已知离散分布，仅在决策者承诺执行该任务时才被揭示。承诺一个任务会消除所有与之冲突的任务。目标是最大化无冲突调度方案的期望权重。研究提出了两种冲突执行模型，为每种模型开发了线性规划松弛和界限，并进行了计算实验分析。
区间调度随机优化线性规划动态决策运筹学
math
02-10 00:00
本文探讨了 $\mathbb{R}^{2n}$ 中凸体的辛容量与平均宽度之间的关联。首先，作者通过四元积分和 Abbondandolo-Benedetti 关于 Viterbo 猜想的局部结果，为 Artstein-Avidan 与 Ostrover 建立的辛容量与平均宽度不等式提供了新的推导路径。其次，研究聚焦于识别那些平均宽度在自然辛同胚类作用下无法被减小的凸体，并提出了一个猜想以刻画其平均宽度在所有辛像中已达最小的凸体。通过分析一类简单的二次凸体，验证了在恒等映射附近的线性辛映射无法减小其平均宽度，但也发现其中部分例子不满足猜想中的环面条件，并存在非线性辛同胚能减小其平均宽度。
辛几何凸体几何辛容量平均宽度辛同胚viterbo猜想
math
02-10 00:00
本文研究分数阶拉普拉斯算子$(-\Delta)^s$在$s\in (0,1)$时的性质。主要贡献包括：1) 建立了用边界法向导数$u/\delta^s$表示解偏导数的公式；2) 证明了当$2s>1$时，超定问题$(-\Delta)^su=f(x,u)$的解具有全局Lipschitz连续性；3) 推导了Green函数的Pohozaev型恒等式，并得到了分数阶Robin函数的梯度公式，将Brézis和Peletier的经典结果推广到分数阶情形；4) 讨论了对称域中分数阶Robin函数临界点的非退化性应用。
分数阶拉普拉斯算子robin函数超定问题pohozaev恒等式梯度公式非退化性
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种将暗物质描述为相对论性无碰撞气体的唯象模型，该模型仅由一个无量纲参数β（即当前粒子速度与光速之比）完全确定。模型给出了能量密度、压强和声速的解析表达式，其演化过程在早期呈现类辐射行为，晚期则过渡到冷暗物质状态。通过修改的Boltzmann代码CLASS实现并与Planck 2018 CMB数据对比，研究发现当β足够小时，该模型与ΛCDM模型在观测上无法区分；而早期产生显著相对论效应的大β值则受到观测限制，从而证实了相对论性动能气体方案与当前宇宙学观测的一致性。
暗物质模型相对论气体宇宙学演化cmb观测唯象模型动力学理论
physics
02-10 00:00
本研究开发了一种多光谱X射线计算机断层扫描（MSCT）技术，首次实现了对生物组织模拟材料中多种冷冻保护剂扩散过程的非侵入性、时空分辨定量监测。该技术通过创新的光子能量分选算法，无需造影剂即可灵敏检测低对比度的冷冻保护剂，对二甲亚砜、甘油和水的混合溶液体积分数测量精度可达5%以内。实验观察到冷冻保护剂在模拟水凝胶中呈现异质性扩散现象，这是传统技术无法揭示的。该技术解决了多组分溶液分析中的欠定问题，且不依赖均匀扩散假设，为优化冷冻保存加载方案和评估玻璃化可行性提供了关键诊断工具。
冷冻保存多光谱ct扩散成像生物医学物理无创监测
physics
02-10 00:00
本研究发布了tmQM-RDF数据集，这是一个采用资源描述框架（RDF）构建的知识图谱，旨在为机器学习与计算化学研究提供高质量数据支持。该数据集系统性地收录了约5万个过渡金属配合物（TMCs）的定性与定量描述，涵盖其配体组成、分子图结构等丰富信息。研究展示了如何利用该图谱进行TMCs的分子操作任务，结果表明，即使使用相对简单的概率模型也能获得有前景的性能，为催化、药物化学等领域的化合物分析与发现提供了新的数据基础。
知识图谱过渡金属配合物计算化学机器学习rdf数据集
physics
02-10 00:00
本研究利用薄膜铌酸锂纳米光子波导，将成熟的近红外掺铒光纤光频梳高效地转换至紫外和可见光波段，构建了一种结构简单、高效的双光梳光谱仪。结合实时信号处理技术，该系统在可见光波段实现了近120 THz的同步光谱带宽和100 MHz的光谱分辨率，成功测量了碘分子（I₂）的宽带吸收光谱，创下了可见光双光梳光谱仪的最宽光谱覆盖记录。该技术为在紫外-可见-近红外宽达500 THz的范围内，实现高分辨率、高精度复杂吸收光谱的紧凑型高效测量提供了新方案。
双光梳光谱铌酸锂波导可见光光谱非线性频率转换高分辨率光谱
physics
02-10 00:00
研究发现，非轴对称等离子体平衡态中的非线性气球模不稳定性，会沿着磁力线发生空间局域化，其机制类似于无序晶格中的安德森局域化。这种局域化从根本上改变了非线性稳定性，将全局性的气球模崩溃转变为了金兹堡-朗道网络上的连通性相变。研究团队从连续渗流理论中推导出一个拓扑阈值 η_c。当系统参数低于该阈值时，全局不稳定性被拓扑性地抑制为孤立的“闪烁”，这为实验中观察到的稳定、无害的饱和现象提供了严格解释。反之，当超过阈值时，会形成跨越整个系统的簇路径，从而解锁快速且可能具有破坏性的非线性增长。
等离子体物理非线性不稳定性拓扑抑制渗流理论磁约束聚变
physics
02-10 00:00
本研究提出了一种基于铁电场效应晶体管（FeFET）的储层计算系统，通过同时利用栅极和衬底作为输入，增强了系统的时间和空间非线性。通过衬底输入改变栅堆栈中的电场分布，可以额外控制下一时间步的铁电极化状态，从而产生比仅使用栅极输入更多样的内部状态。通过在栅极输入和衬底输入之间引入延迟，实现了当前与过去输入之间的非线性混合，有效增强了系统的短期记忆和非线性特征提取能力。该方法为调控铁电极化动力学提供了额外的自由度，有望构建灵活、高能效且易于集成的FeFET储层计算平台，适用于多样化的时序数据处理应用。
储层计算铁电晶体管时间非线性时序处理神经形态计算
physics
02-10 00:00
本研究通过轴对称数值模拟，系统探究了液滴在深液池中的融合动力学。研究构建了基于韦伯数、奥内佐格数和邦德数的相图，以区分部分融合与完全融合的边界。分析表明，液滴接触液池后形成向上液柱，其向内水平动量导致液柱断裂。研究发现，随着无量纲数增大，垂直塌缩速率对融合结果起关键作用，而瑞利-普拉托不稳定性在所研究参数范围内作用不显著。研究还识别出存在多次颈缩振荡的过渡区，并发现长椭球液滴最易生成次级液滴。
流体力学液滴融合数值模拟多相流界面动力学
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用VLT的MUSE积分视场光谱仪，结合JWST和钱德拉X射线天文台数据，对邻近赛弗特星系NGC 1365进行了高空间分辨率分析。研究在约40千秒差距的尺度上绘制了发射线流量、电离状态、恒星形成和气体运动学图，发现恒星形成旋臂中存在一个BPT图显示异常高电离的区域。分析表明，激波加热可能在其中起重要作用，这有助于约束活动星系核与恒星形成过程对星系气体演化的相对影响，深化了对星系反馈全局效应的理解。
活动星系核恒星形成积分视场光谱星系反馈激波加热ngc 1365
astro-ph
02-10 00:00
本研究为广泛用于射电天文领域的CASPER数字信号处理工具流引入了一个全新的开源前端——Scilab。该方案旨在替代原先基于专有软件MATLAB/Simulink的Model Composer，为研究人员提供了一个开放、免费的图形化设计环境。论文详细介绍了Scilab在CASPER工具流中的集成实现，并通过在RFSoC4x2平台上成功开发一个基于FPGA的频谱仪，验证了其生成FPGA IP核和进行DSP系统仿真的能力。这项工作为天文仪器设计提供了更开放、可访问的软件选择。
射电天文信号处理开源软件fpga设计casper工具流scilab
astro-ph
02-10 00:00
本研究分析了哈勃太空望远镜第三代广域相机UVIS探测器长达14年（2009-2024）的电荷转移效率（CTE）通量损失趋势。报告量化了在不同背景亮度与源通量下CTE损失的变化，并更新了点源测光经验模型的修正系数。研究发现，对于距离读出端最远、通量为500-2000电子、背景为1-3电子/像素的FLT数据，CTE通量损失率约为$\sim$0.05 $\Delta$mag/2051像素/年。为缓解损失，建议最小背景亮度维持在20-25电子/像素。在2024年，即使采用CTE校正后的FLC数据，最远源仍可能遭受约12%的通量损失/2051像素，且在高背景（>40电子/像素）下存在轻微过校正现象。
哈勃望远镜电荷转移效率探测器性能测光校正空间天文仪器监测
astro-ph
02-10 00:00
本研究评估了利用丹尼尔·K·井上太阳望远镜可见光可调谐滤光器探测太阳局部声波波前的观测策略。通过分析特定谱线波长组合，旨在最大化对波信号的灵敏度，同时最小化大气变化的干扰。研究提出了两种可行的探测策略：在6302.425 Å进行快速单色成像，或在Fe I 6302.5 Å或Fe I 5250.6 Å谱线的蓝翼进行有序交错观测。该能力有望为太阳p模的随机激发机制、光球层下的源深度分布以及声波激发的主要物理过程提供新见解。
太阳物理声波探测望远镜观测波前识别光谱分析
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用哈勃太空望远镜WFC3的紫外（275nm和336nm）测光数据，构建了贫金属矮不规则星系Sextans A中655颗大质量（M > 8 M⊙）主序星的星表。通过将测光数据与MIST恒星演化轨迹叠加，并采用源于固体力学的有限元插值法，计算了恒星的质量、年龄等属性及其对测光数据的梯度（敏感性），从而高效估计了相关不确定性。最重恒星估计为58±11 M⊙。与地面光谱巡天对比显示重叠甚少，但重叠的O型星质量估计吻合良好。该星表为后续光谱观测以理解贫金属大质量恒星早期演化提供了重要候选目标。
大质量恒星贫金属星系紫外测光有限元插值恒星演化哈勃望远镜
astro-ph
02-10 00:00
研究团队利用NASA红外望远镜设施（IRTF）的iSHELL光谱仪，在彗星C/2022 E3 (ZTF)于2023年2月9日最接近地球（约0.28天文单位）时，对其彗发进行了高分辨率近红外光谱观测。研究成功探测到H$_2$O、CO、OCS、CH$_3$OH、CH$_4$、C$_2$H$_6$、C$_2$H$_2$和HCN的荧光发射，并测量了其旋转温度、产率和丰度比。结果显示，除OCS外，该彗星大多数分子丰度低于奥尔特云彗星的平均值。H$_2$O产率变化显著，可能与核自转有关。不同方向的观测揭示了H$_2$O柱密度和温度分布的差异，表明彗发中存在冰粒升华过程。
彗星观测挥发物成分红外光谱nasa-irtf彗发物理奥尔特云彗星
astro-ph
02-10 00:00
本研究对暗能量光谱仪（DESI）首批数据中的19,321颗热白矮星进行了详细的大气模型分析。结合光谱与测光数据，发现DA型白矮星的光谱质量与测光质量存在约0.05–0.06 $M_\odot$的系统性偏差，可能与DESI光谱中宽氢线轮廓问题有关。测光拟合支持经典质量峰值0.6 $M_\odot$，并发现超质量DA白矮星中磁白矮星普遍存在，非DA分布中暖DQ型白矮星占主导。研究首次识别出70颗DQ型白矮星（含9颗DAQ型），并约束了非DA与DA白矮星的比例随温度（$10^5$–$10^4$ K）的变化，为理解白矮星光谱演化提供了新线索。
白矮星大气模型desi光谱分析质量分布恒星演化
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用NICER存档数据，对9个黑洞X射线双星中的171次准周期振荡观测进行了系统分析。通过时变康普顿化模型vKompthdk，同时拟合了能谱以及QPO的能量依赖均方根和相位滞后谱，首次在多样本中约束了冕区大小和反馈分数随爆发的演化。研究发现，冕区在低硬态时较大（约$10^4$–$10^5$ km），在硬中间态迅速收缩至约$10^3$ km，并在向软中间态过渡时出现耀斑状膨胀，最终在软态变得致密稳定（4000–8000 km）。冕区光子反馈分数在冕区收缩时增加，膨胀时减少，揭示了吸积盘与冕区耦合的变化。
黑洞双星冕区演化准周期振荡时变康普顿化x射线天文学吸积过程
astro-ph
02-10 00:00
本研究利用宇宙学放大模拟结合尘埃辐射转移计算，分析了376个红移z=6-9、恒星质量M_* ≳ 10^9 M_⊙的团块星系。研究发现：系统整体衰减曲线比Calzetti曲线更平坦；单个团块的衰减曲线更平坦，而弥散区域因光学薄环境中散射增强而呈现更陡曲线。通过引入基于IRX-Δβ平面的简化模型（Δβ表示衰减与内禀UV斜率差），揭示团块尘埃柱密度比系统整体值高约一个数量级，并呈现共空间或尘埃延伸几何结构。该框架应用于z∼7的REBELS-IFU星系，与模拟预测吻合良好。
尘埃衰减再电离时期宇宙学模拟团块星系辐射转移高红移星系
astro-ph
02-10 00:00
本文提出了一种关于运动学偶极子（由观测者运动引起的星系/类星体计数偶极各向异性）的统一理论框架。传统上广泛采用的Ellis-Baldwin公式 $\mathcal{A}=2+x(1+\alpha)$ 基于幂律计数和单一幂律光谱能量分布（SED）的简化假设。本研究将现实观测中的多种复杂效应（如多样化的SED、有限仪器带宽、非幂律计数、多波段测光与红移选择、方向依赖或随机的探测极限）明确纳入理论层面，将偶极振幅表述为一个泛函 $\mathcal{A}[\mathcal{W},f]$，即选择函数对底层天体分布的Doppler响应。该框架为重新解释不同巡天中运动学偶极测量的差异提供了基础，并可直接应用于未来的广域多波段观测。
运动学偶极子宇宙学检验选择函数观测各向异性理论框架
astro-ph
02-10 00:00
本研究对6个邻近（z<0.1）II型活动星系核（AGN）的电离气体与暖分子气体外流进行了空间分辨观测。利用帕洛马200英寸海尔望远镜的三重与双重摄谱仪，直接测量了[O III]、Paα、H₂ 1-0 S(1)等发射线，以比较不同气体相的外流特性。结果显示，其中一个AGN在近红外波段表现出显著且最强大的电离与暖分子气体外流。研究发现外流运动学与AGN光度存在正相关，表明更高光度的AGN（反映更强的活动性）对周围气体的影响更大，可能驱动了更强烈的外流。这为理解AGN反馈如何通过外流影响宿主星系的星际介质提供了关键观测证据。
活动星系核气体外流agn反馈星际介质光谱观测星系演化
astro-ph
02-10 00:00
研究提出，若伽马暴X射线余辉由新生磁星驱动，且其早期自转减速主要由r模不稳定性或磁场形变诱导的引力波辐射主导，则X射线光变曲线的衰减将记录引力波辐射的信息。通过将模型应用于GRB 130603B的X射线光变曲线拟合，成功推断了中心磁星的初始自转周期（约5.3×10⁻⁴ s）、等效偶极磁场强度（约5.2×10¹⁴ G）、椭率（约1.3×10⁻⁴）和r模振荡振幅（约3.3×10⁻²）。该方法为通过对比未来引力波观测数据来研究中子星物理提供了一条新途径。
引力波伽马射线暴磁星中子星物理x射线余辉r模不稳定性
astro-ph
02-10 00:00
本研究报道了对小麦哲伦云中Be X射线双星系统SXP 31.0的最新观测。该系统在沉寂26年后，于2025年进入新的爆发期，其X射线光度接近中子星的爱丁顿极限（约$10^{38}$ erg/s）。尤为罕见的是，观测数据显示该系统在约200天内连续发生了两次明亮的II型爆发。通过首次采用多光纤积分视场单元（IFU）观测，研究确认了其周围先前性质不明的Hα晕很可能是一个巧合的HII区，而非直接与双星系统相关。
x射线双星be星爱丁顿极限ii型爆发小麦哲伦云中子星
econ
02-10 00:00
本文研究了一类参数变换存在一阶退化（梯度为零或接近零）的模型，在此类模型中，标准Delta方法失效。以因果中介分析为例，间接效应是系数的乘积，在原点附近梯度退化。研究表明，在退化点附近，常规估计和分位数无偏估计均不可行。作者开发了基于最小距离的方法，构建了一致有效的置信区间，给出了标准卡方临界值仍有效的充分条件，并提出了简单的自助法程序。模拟和实证应用（教师性别态度对学生成绩的影响）均显示了该方法良好的功效。
统计推断一阶退化因果中介分析最小距离法置信区间自助法
econ
02-10 00:00
本研究对衡量育儿对性别收入差距影响的“标准化三重差分法”进行了形式化分析。研究发现，当收入水平的平行趋势假设被违反时（例如高能力者倾向于晚育且收入增长更快），传统方法会系统性低估早期为人父母者（尤其是女性）所承受的“育儿惩罚”。基于以色列行政数据的偏误边界分析证实了这种低估的严重性。作为解决方案，作者提出将估计目标转向育儿对性别收入比率的影响，并证明该新估计量在现有框架下可被识别。
育儿惩罚性别收入差距识别策略劳动经济学人力资本理论
econ
02-10 00:00
本研究提出了一种基于线性规划的系统性方法，用于推导多面体选择问题中的先知不等式。该方法利用停止问题的简化线性规划表示，不仅统一推导了多个已知结果，还获得了新的理论突破。例如，证明了在线多拟阵情形下的1/2-先知不等式，并展示了该不等式在闵可夫斯基和运算下的复合性质：若多面体P¹和P²分别满足r-先知不等式，则它们的闵可夫斯基和同样满足该不等式。
先知不等式线性规划停止问题多面体选择在线算法组合优化
econ
02-10 00:00
本文发展了一种由决策者对与真实世界状态相关的数据集合的信念所引发的模糊性下的学习理论。在此框架下，贝叶斯学习的两个经典结论得以扩展到模糊性环境中：实验等价于后验信念的分布，并且布莱克威尔的信息量更大与价值更高的排序是一致的。当应用于稳健贝叶斯分析时，我们的结果阐明了Gamma-极小极大问题中时间不一致性的来源，并为条件Gamma-极小极大准则提供了支持论据。我们还将结果应用于一个说服博弈，以说明我们的模型为模糊性下的沟通提供了一个自然的基准。
模糊性贝叶斯学习稳健分析gamma-极小极大信息设计决策理论
econ
02-10 00:00
本文针对正交时延多普勒分集复用（ODDM）系统在高移动性场景下的信道估计难题，提出了一种二维分层稀疏贝叶斯学习（2D HSBL）框架。该方法通过在时延-多普勒域定义虚拟采样网格，构建了部分解耦的二维稀疏信号恢复模型。框架首先进行低复杂度的粗网格稀疏贝叶斯学习以识别潜在信道路径，随后在这些区域构建高分辨率细网格进行离网格估计，从而在保证高精度的同时显著降低了计算复杂度。仿真结果表明，该框架性能优于传统离网格2D SBL方法。
信道估计稀疏贝叶斯学习oddm系统高移动性通信计算复杂度
econ
02-10 00:00
针对通信场景识别中数据不足与分布不平衡的挑战，本研究提出了一种名为FilterLoss的加权损失函数结构。该方法通过为不同样本点分配差异化的损失权重，使深度学习模型能聚焦于高价值样本，同时合理处理噪声及边界数据。配套的权重过滤算法可评估样本质量并据此赋权。实验表明，在高度不平衡的新数据集上进行迁移学习时，应用此方法可将模型准确率恢复至原始模型性能的92.34%，并在数据不足时保持良好稳定性。
迁移学习损失函数样本加权通信场景识别数据不平衡
econ
02-10 00:00
本文提出了一个将分配偏好纳入市场设计的通用框架。研究识别了保证选择规则路径独立性的偏好结构性质：在分散市场中，贪婪规则能唯一最大化此类偏好；在集中市场中，相关的延迟接受机制能唯一实现它们。该框架涵盖了配额制与拟阵等经典模型，并能处理涉及交叉身份等现有方法难以应对的复杂目标，为广泛的分配政策提供了统一的公理化基础与比较静态分析。
市场设计分配偏好机制设计延迟接受路径独立性公理化
econ
02-10 00:00
本文针对存在不可逆失败（如破产、崩溃）的动态博弈，提出了延续-绩效分解（CPD）理论。研究证明，任何满足自然正则性（如失败完成不变性、生存局部性）的评估方法，都必须将延续可能性（能否存活）与绩效表现（收益高低）按字典序分离评估——延续优先于绩效。这并非行为假设，而是良定义评估的必然结果。理论等价于失败惩罚趋于无穷的博弈极限，表明生存能力是独立于收益的博弈形式不变量。应用于银行挤兑模型显示，当延续收益分配不对称时，抢先提款是理性的生存否决，而非协调失败。CPD解决的是表征问题，而非偏好问题。
动态博弈不可逆失败延续优先银行挤兑决策理论博弈形式
econ
02-10 00:00
本文研究两家横向差异化企业在消费者对未来偏好仅部分知情时的竞争策略。企业通过提供期权合同菜单进行筛选，消费者先与两家企业签约，待偏好完全显现后仅购买一种产品。研究发现，相对于现货定价，消费会发生扭曲，因为消费者被内生地锁定于一家企业。若签约时间足够早（消费者信息更少、差异化更低），消费者将受益，这与垄断情形结论相反。排他性合同会加剧竞争，进一步使消费者获益。
序贯筛选期权合同横向竞争信息结构消费者锁定寡头市场
econ
02-10 00:00
本文研究社会规划者能否通过干预提升序列决策环境中的学习效率。规划者可以联合设计向智能体披露的社会信息，并提供与智能体行动挂钩的货币转移支付。研究发现，尽管拥有这种灵活性，但若初始学习过程本身是低效的，则任何信息设计与转移支付的组合都无法在保持总期望转移支付有限的前提下，恢复高效学习。这表明，当社会学习存在根本性低效时，有限的预算干预无法从根本上解决问题。
社会学习序列决策信息设计转移支付预算约束学习效率
econ
02-10 00:00
本文提出一种处理涉及潜变量（特别是面板数据中个体固定效应）矩条件的新方法。通过将固定效应视为辅助回归中的生成回归元，作者构建了正交矩条件，能够消除由估计固定效应所引起的一阶偏差。该方法允许使用机器学习或经验贝叶斯方法来改进正交矩中冗余参数的估计。理论贡献在于，无需依赖面板数据残差与横截面矩函数之间的外生性假设，即可基于正交矩建立中心极限定理。模拟研究表明，在外生性假设被违反时，基于正交矩的估计量相比依赖该假设的其他估计量具有更小的偏差。一项关于实验地点选择的实证应用展示了该方法如何应用于非线性矩条件。
固定效应正交矩面板数据生成回归元矩估计偏差校正