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02-13 00:00
本研究探讨了预训练大语言模型在数据稀缺的智能环境（如智能家居）中，预测人类日常活动及其持续时间的潜力。通过采用检索增强提示策略，整合时间、空间、行为历史和人物角色四种上下文信息，并在CASAS Aruba数据集上进行评估。结果表明，LLMs展现出强大的内在时序理解能力：在零样本设置下即可生成连贯的日常活动预测，添加一两个示例能进一步优化持续时间的校准和分类准确性。性能在少量示例后趋于饱和，表明预训练语言模型可作为有前景的时序推理器，捕捉重复性常规和情境依赖的行为变化。
大语言模型时序推理活动预测智能环境少样本学习检索增强
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02-13 00:00
本研究针对阿尔茨海默病（AD）早期检测中标记数据稀缺的挑战，探索了大型语言模型（LLM）在该领域的应用。通过监督微调LLM进行AD检测，并利用探测技术分析其内部表征，发现特定词语和特殊标记在微调后激活值显著变化，成为提升检测性能的关键。基于此，研究者设计了任务感知的特殊标记，并训练了一个序列到序列模型作为数据合成工具，用于生成结构一致且具有诊断信息的合成样本。合成数据在内在评估和下游训练流程中均得到验证。
阿尔茨海默病检测大语言模型微调模型探测分析医疗数据合成自然语言处理
cs
02-13 00:00
本文系统综述了提示工程在自然语言生成领域的最新进展。研究指出，提示工程作为一种输入级的控制机制，通过自然语言指令结构化地引导大语言模型，已成为提升模型在各类NLP任务中性能的关键技术。论文提出了提示范式的分类法、基于不同因素的选择决策框架，并构建了一个连接设计、优化与评估的框架，旨在支持更具可控性和泛化性的自然语言生成。
提示工程自然语言生成大语言模型模型控制输入优化
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02-13 00:00
本文提出HybridRAG，一种新颖的检索增强生成框架，旨在提升聊天机器人处理非结构化文档时的准确性与响应速度。其核心创新在于：首先通过OCR与布局分析将原始PDF文档（含文本、表格、图形）转换为层次化文本块，并利用大语言模型预生成一个问答知识库。在查询时，优先从预生成的QA库中检索匹配答案，仅当无匹配时才触发实时生成。在OHRBench上的实验表明，相比标准RAG基线，HybridRAG在答案质量与延迟方面均有显著提升，为资源受限下处理海量非结构化文档的实用场景提供了有效解决方案。
检索增强生成非结构化文档问答预生成聊天机器人低延迟响应文档理解
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02-13 00:00
本研究通过收集独立评论和结构化焦点小组两种定性数据，比较了情感分析、立场分析、词云分析和主题分析四种方法在评估师生对AI认知时的差异。研究发现，即使是同一数据源，整体情感倾向测量与基于内容的详细分析可能得出不同结论。这揭示了研究方法选择对评估结果的重要影响，对机构决策和跨研究比较具有方法论启示。
人工智能认知研究方法比较定性分析师生态度教育技术
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02-13 00:00
本研究在开源无代码机器学习平台DashAI中集成了三种可解释性AI技术——部分依赖图、排列特征重要性和KernelSHAP，并进行了用户研究。结果显示，所有参与者在解释性任务上的成功率均超过80%。新手用户对解释的实用性、准确性和可信度评价较高，而专家用户则对解释的充分性和完整性更为挑剔。解释显著提升了用户对模型可预测性的感知和信心，且新手用户表现出比专家更高的信任度。这凸显了在无代码ML中平衡解释的易懂性与详细性的核心挑战。
可解释ai无代码平台用户研究机器学习人机交互
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02-13 00:00
本研究通过眼动追踪设备记录了51名参与者在博物馆中的参观行为（平均57分钟），构建了一个结合上下文数据（人口统计、偏好、动机）、行为数据（时空轨迹、注视点）与反馈（满意度、疲劳度、喜好作品）的开放数据集。该数据集不仅复现了文献中的经典参观者身份模型（如Veron和Levasseur类型），还能为个性化博物馆导览路径的推荐系统提供支持，例如根据参观者兴趣动态调整兴趣点数量、停留时间及信息量。
博物馆参观行为眼动追踪数据开放数据集个性化推荐文化遗产用户体验建模
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02-13 00:00
本文提出Althea系统，通过整合问题生成、证据检索和结构化推理，支持用户对在线声明进行自主评估。在AVeriTeC基准测试中，其Macro-F1达到0.44，优于标准验证流程。一项涉及642名参与者的用户研究表明，提供引导推理的交互模式能带来最显著的即时准确性和信心提升，而自主搜索模式则能产生最持久的改进效果。这表明认知工作的结构化与内化方式是提升表现的关键。
事实核查人机协作检索增强批判性思维信息评估
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02-13 00:00
本研究提出了一种针对等离子体物理领域研究论文的嵌套命名实体识别方法。首先，构建了一个包含16个实体类别的专用标注语料库。方法核心是采用轻量级的编码器-Transformer与条件随机场结合架构，并创新性地应用了实体类型特定的模型专业化策略，即为不同实体类型独立训练BERT-CRF模型。通过集成系统化的超参数优化过程，有效提升了模型在复杂科学文本中的实体抽取性能，为领域研究者提供了高效的文献导航与分析基础工具。
命名实体识别等离子体物理bert模型条件随机场科学文本挖掘嵌套实体
cs
02-13 00:00
本文针对大语言模型在自动化优化建模领域后训练中面临的高质量数据稀缺与利用不足问题，提出了MIND框架。该框架基于优化建模中错误传播具有局部化特性的关键观察，即建模错误通常局限于特定语义片段而非全局扩散。MIND通过构建高密度聚焦训练语料库，并创新性地提出动态监督微调策略优化方法，实现了对复杂问题的局部化精炼处理。在六个基准测试上的实验表明，MIND在性能上持续优于现有最先进的自动化优化建模方法。
自动化优化建模大语言模型错误驱动学习局部化精炼后训练优化动态策略优化
cs
02-13 00:00
研究引入RECOM基准数据集，包含15,000个来自2025年9月的Reddit近期问题及社区答案，评估了四款开源大语言模型（Llama3.1-8B, Mistral-7B等）的表现。核心发现是语义-词汇悖论：所有模型与参考答案的余弦相似度超过99%，但BLEU-1重叠率不足8%，存在90多个百分点的差距，表明模型通过大量释义而非词汇复现来保留语义。MoverScore（51-53%）证实了这一模式。此外，模型规模并非性能预测指标，Mistral-7B（7B参数）在所有指标上均优于GPT-OSS-20B（20B参数）。NLI分析显示矛盾率低于7%。研究挑战了词汇指标在评估抽象生成任务中的可靠性，主张采用能捕捉超越表层文本匹配的语义保真度的多维评估框架。
大语言模型开放域问答评估基准语义相似度模型可靠性recom数据集
cs
02-13 00:00
本研究通过系统性的实证分析，探讨了参数高效微调（PEFT）对大语言模型（LLM）幻觉检测能力的影响。研究在三个开源LLM主干模型和三个事实性问答基准上，评估了七种无监督幻觉检测方法，涵盖语义一致性、置信度和熵三种互补范式。实验结果表明，PEFT能持续增强模型的幻觉检测能力，显著提升多种检测器的AUROC指标。进一步分析表明，PEFT主要通过重塑模型内部不确定性的编码和表达方式来提升检测效果，而非注入新的事实性知识。
大语言模型参数高效微调幻觉检测不确定性事实性问答模型评估
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02-13 00:00
本研究引入FalseCite数据集，系统性地评估大语言模型在误导性引用下的幻觉生成倾向。实验发现，GPT-4o-mini等模型在面对虚假引用时幻觉活动显著增加。通过分析模型隐藏状态向量，研究者观察到无论是否产生幻觉，这些向量都呈现出独特的“角状”结构。该工作为未来评估和缓解LLM幻觉提供了新的基准和分析框架。
大语言模型事实幻觉内部状态分析向量聚类基准评估falsecite
cs
02-13 00:00
本研究提出一种结合组合融合分析（CFA）与生成式AI的方法，用于提升联合国可持续发展目标（SDG）的文本分类任务。该方法首先利用生成式AI模型生成合成数据以增强模型训练，随后应用CFA框架，通过整合多个性能良好且认知多样化的分类模型的排序-得分特征，实现模型智能的协同融合。实验结果表明，该融合方法取得了96.73%的分类性能，超越了最佳单一模型。研究还对比了模型结果与人类领域专家的判断，证实了机器学习模型与人类专家知识可以相互补充与增强。
文本分类组合融合分析生成式ai可持续发展目标模型融合人工智能
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02-13 00:00
本研究通过创新的L2匹配扰动分析方法，在Pythia系列Transformer模型中揭示了隐藏状态向量中方向（角度）与幅度（范数）承担着截然不同的计算功能。研究发现，方向扰动对语言建模损失造成高达42.9倍的更大损害，且损害主要通过注意力通路传播（通过注意力修复可恢复28.4%的损失）；而幅度扰动则对句法处理（如主谓一致）造成不成比例的更大损害（准确率下降20.4% vs. 1.6%），其损害部分通过LayerNorm通路传播（修复可恢复29.9%损失）。这表明方向优先影响注意力路由，而幅度则调节精细句法判断的处理强度。该发现细化了线性表征假说，并对基于LayerNorm与RMSNorm的不同架构的模型编辑和可解释性研究具有启示意义。
transformer表征扰动分析可解释ai计算语言学模型架构
cs
02-13 00:00
本文提出了一种将预训练大语言模型（LLM）的领域知识整合到贝叶斯优化（BO）中的框架，以高效搜索低秩适应（LoRA）的超参数。核心方法是将LLM重新用作离散到连续的映射，通过语言提示（描述超参数关系及其作用的文本）将领域知识注入到LLM中，并在其构建的连续向量空间中进行BO。此外，模型还引入了一个可学习的令牌来捕捉难以用语言描述的残差信息，并利用LoRA训练中全数据集与子集性能强相关的观察，采用数据子集进行代理训练与评估，进一步提升效率。实验表明，仅需约30次迭代找到的超参数，其性能相比从约45,000种组合中筛选的标准超参数提升了20%以上。
大语言模型低秩适应贝叶斯优化超参数搜索语言提示高效调优
cs
02-13 00:00
研究发现，预训练多语言模型并非真正的“文字无关”。通过对比具有相同语言内容但不同正字法（如拉丁化与原生文字）的文本，发现高碎片化的书写系统会导致分词效率显著下降。在mBERT和XLM-R模型中，高碎片化文本的“生育率”（平均每词分词数）增加约3.4倍，推理速度因此减慢16.5倍。使用每字符比特数（BPC）衡量信息成本，发现mBERT和XLM-R的成本分别增加了19.7%和47.1%。这表明分词是造成多语言NLP不平等的关键因素，并呼吁开发更具文字感知能力的分词与预训练方法。
多语言模型分词效率文字不平等推理延迟信息成本nlp公平性
math
02-13 00:00
本研究提出利用生成式人工智能（GenAI）模型，在考虑非完美信道状态信息（CSI）和空间相关性的实际约束下，优化可重构智能表面（RIS）辅助的无蜂窝大规模MIMO系统的相位偏移。作者设计了两种基于扩散模型的生成式方法：生成条件扩散模型（GCDM）和生成条件扩散隐式模型（GCDIM），它们以动态CSI为条件，旨在最大化系统的总频谱效率（SE）。仿真结果表明，GCDM在达到与专家算法相近的总SE的同时，显著降低了计算开销；而GCDIM在保持可比SE的基础上，进一步实现了$98\%$的计算时间缩减，展现了其在RIS相位优化中的高效潜力。
生成式ai可重构智能表面无蜂窝mimo扩散模型相位优化频谱效率
math
02-13 00:00
本文研究了熵正则化向量分位数回归（VQR）的理论与计算性质。VQR是基于最优传输理论、受均值独立性约束的向量响应变量回归模型。作者首先建立了熵VQR的强对偶理论，证明了即使边缘分布支撑集无界，对偶问题也存在解；当边缘分布紧支撑时，对偶势函数是实解析的。更重要的是，当所有边缘分布均为高斯分布时，作者证明了熵VQR存在闭式最优解，该解也是高斯分布，并精确量化了其向无正则化VQR的逼近速率。
最优传输向量分位数回归熵正则化对偶理论高斯分布闭式解
math
02-13 00:00
本文针对经典的斯坦纳树问题，给出了其解的定量正则性结果。在Paolini和Stepanov关于解的存在性与正则性的经典工作基础上，作者证明了对于几乎所有的$\varepsilon>0$，集合$\St_\varepsilon := \St \setminus B_\varepsilon(\mathcal A)$是Ahlfors-David正则的，且其正则性常数仅依赖于空间维数$d$，而与给定的紧集$\mathcal{A} \subset \mathbb{R}^d$无关。具体而言，对于$d > 2$，存在与$\mathcal{A}$无关的常数$C(d)$，使得对于任意$x \in \St_\varepsilon$和$\rho \in (0,1)$，有$\frac{\H(\St_\varepsilon \cap B_{\rho \varepsilon}(x))}{\varepsilon} \leq \left ( \frac{64d}{1-\rho} \right) ^{d-2}$。作为推论，得到了密度型结果，即$\St_\varepsilon \cap B_{\rho \varepsilon}(x)$至多由$\left ( \frac{64d}{1-\rho} \right) ^{d-1}$条线段构成。
斯坦纳树几何测度论ahlfors-david正则性最优化图论定量分析
math
02-13 00:00
该研究通过两种系统方法构建拉格朗日一形式，解决了有限维可积层次结构理论的核心开放问题。第一种方法基于李双代数理论，将经典$r$-矩阵纳入拉格朗日一形式，并证明其闭包关系与哈密顿量的泊松对合性及欧拉-拉格朗日方程的双零点结构相关。第二种方法将拉格朗日一形式扩展至规范理论，推导出任意亏格紧致黎曼曲面上Hitchin系统的变分公式，建立了三维全纯-拓扑BF理论与经典Hitchin系统的显式联系。
可积系统拉格朗日多形式李双代数规范理论hitchin系统变分原理
math
02-13 00:00
本文提出了一种分布式柔性耦合器（FC）阵列架构，用于增强多用户MIMO下行链路的通信性能。每个FC单元包含一个固定有源天线和多个可在限定区域内移动的无源耦合器，并配备本地处理单元（LPU）。研究通过联合优化耦合器位置和数字波束成形，以最大化用户可达和速率，并设计了相应的分布式位置优化算法。此外，针对该架构提出了导频辅助的集中式与分布式信道估计算法。仿真表明，该方案在不移动有源天线的情况下，相比传统方案获得了显著的速率增益，且能以更低的硬件成本和功耗逼近全有源阵列的性能。
柔性耦合器mimo通信位置优化信道估计分布式处理波束成形
math
02-13 00:00
本文提出了$(z;q)_\infty$的一个新乘积公式，将其表示为伽马函数的无穷乘积，类似于Narukawa将椭圆伽马函数表示为双曲伽马函数的无穷乘积。该公式在$q \to 1$时可用于推导渐近展开，为数学物理和相关领域提供了新的分析工具。
q-阶乘符号伽马函数渐近展开数学物理特殊函数
math
02-13 00:00
本文提出了一种在低渗透率浮动车数据下重建交通密度的有效方法。该方法仅需测量少量由微观动力系统生成的车辆的初始和最终位置，并从头实现机器学习算法来近似重建交通密度。研究证明，当车辆数量趋于无穷时，该学习模型预测的近似密度会收敛于一个著名的宏观交通流模型。
交通流重建机器学习数据驱动微观动力系统宏观模型
math
02-13 00:00
本文探讨了圆法在多项式遍历平均算子的逐点几乎处处收敛问题中的定量作用。研究表明，遍历理论中的逐点几乎处处收敛与范数收敛可能具有根本不同的性质，这种差异有时需要借助不同类型的数学工具来揭示，而这些工具本身可能比原始问题更具研究价值。
圆法遍历理论逐点收敛多项式平均解析数论遍历算子
math
02-13 00:00
本研究探讨了经典积木堆叠问题的推广形式：当积木的宽度和质量不同时，如何堆叠使其悬垂距离最大化。论文证明了该问题（Block-Stacking Problem）是NP难的，部分解答了文献中的开放性问题。研究还揭示了一个关键联系：无配重块的堆叠问题在数学上等价于著名的“飞机加油问题”和具有实际意义的“鲁棒预约调度问题”。基于此等价性，论文为无配重块堆叠问题设计了多项式时间近似方案（PTAS），即$(1+\epsilon)$-近似算法，并为一般情况提供了$(2+\epsilon)$-近似算法。
np难问题组合优化近似算法鲁棒调度经典难题计算复杂性
physics
02-13 00:00
本研究首次利用物理信息神经网络（PINNs）成功求解了氘核的基态问题。该方法通过引入一个可高效计算的变分能量表达式作为损失函数，能够处理动量空间中包含强高动量关联的核子-核子相互作用。计算得到的结合能与已验证的数值基准结果高度一致，相对误差在 $10^{-6}$ 量级。这项工作为利用PINNs求解更复杂的原子核结构问题开辟了新途径。
物理信息神经网络氘核结构核子相互作用变分方法动量空间
physics
02-13 00:00
本研究通过引入尺度不变函数——多样性（V），重新审视N体问题，为理解宇宙的网状结构提供了新视角。V由质心动量矩的平方根与牛顿势能构成，其临界点即中心构型，对应在均匀膨胀或收缩中保持形状不变的粒子排列。数值模拟显示，即使轻微偏离V的绝对最小值（对应均匀构型），系统也会自发形成丝状结构、环状、空洞等图案，与观测到的宇宙大尺度结构惊人相似。这一现象源于形状空间的内在几何特性，其中高多样性区域扮演吸引子的角色。研究表明，尺度不变动力学不仅能捕捉物理定律的关系本质，还能自然生成有序图案，为宇宙结构形成及时间箭头的涌现提供了新的理论框架。
尺度不变性n体问题中心构型宇宙网状结构关系性物理学形状空间
physics
02-13 00:00
本研究对混合了机器学习组件与物理动力核心的NeuralGCM模型进行了分层评估。实验表明，该模型在天气尺度上能有效捕捉温带气旋的演变，性能与物理模型相当；在年际尺度上能再现厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）相关的遥相关型，但非线性响应存在不足；在超出训练分布的均匀增温强迫（如+3K/+4K）下，其模拟的全球平均温度、降水及大尺度环流响应与物理模型相似。研究也指出了模型在气旋路径、热带海温异常触发的波列响应以及平流层环流变化等方面存在的偏差。
机器学习气象模型地球系统模型气候模拟模型评估物理-数据混合建模
physics
02-13 00:00
为应对大型强子对撞机（LHC）升级后单位束团交叉中相互作用次数增加带来的挑战，CMS实验在其触发系统中集成了系列机器学习算法，用于高效识别强子衰变的τ轻子，并抑制夸克与胶子喷注背景。本文基于2022-2023年采集的质子-质子对撞数据（质心能量$\sqrt{s}=13.6\,\text{TeV}$，积分亮度$62\,\text{fb}^{-1}$），总结了这些算法在高层级触发中的实现与性能表现。
cms实验τ轻子触发机器学习高能物理质子对撞
physics
02-13 00:00
本研究采用壁面模型大涡模拟（WMLES）方法，对NACA0012翼型在300万雷诺数下的流动进行模拟，重点探究准确预测层流与湍流区域所需的网格分辨率。研究发现，使用完全湍流工况的网格时，湍流区壁面摩擦系数与RANS结果接近，但层流区因边界层内网格点不足而预测不佳。细化壁面法向网格可改善层流区模拟，却导致湍流区第一层网格点落入缓冲层而分辨率下降。通过基于前驱RANS模拟预估边界层厚度变化来生成网格，并在中性点上游引入最不稳定频率扰动，最终实现了对层流区转捩过程与湍流区壁面摩擦系数的满意捕捉。
计算流体力学大涡模拟边界层转捩网格分辨率翼型绕流壁面模型
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种端到端可微分的光子计数CT成像框架。其核心创新在于，基于隐函数定理，将最大似然估计下的材料分解过程改造为可微分层，并整合到成像链中。这使得系统能够利用图像域的定量信息，对上游模型进行跨域学习和优化，从而通过计算而非人工干预实现定量成像。该框架避免了直接域训练或中间参考监督的需求，并在探测器能量仓漂移校正、物体散射校正网络训练等任务中展现了应用潜力。
光子计数ct可微分成像材料分解跨域学习定量成像医学物理
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种单次曝光的体制造策略，利用逆向设计的全息相位掩模，在光刻胶内部生成了兼具大景深和高横向分辨率的强度分布，实现了整个体积的均匀聚合。该方法可在约20秒的曝光时间内，制造出特征尺寸低至6微米、体积达800×800×720微米³的晶格、彭罗斯密铺及微机械元件，深宽比超过120:1。定量分析表明，所制造的空心晶格具有可控的毛细流动特性；微压缩测试则揭示了其明确的线性弹性区域和渐进屈曲行为，有效杨氏模量达5.7 GPa。该技术为高通量、复杂三维微纳结构的制造开辟了新途径。
全息光刻体制造微纳加工逆向设计超高深宽比微结构力学
physics
02-13 00:00
传统反应扩散方程描述以恒定速度传播的行波前缘。本研究提出并解析求解了一个新模型，该模型不仅支持行波解，还支持以时间的平方根形式传播的亚线性前缘。这些亚线性前缘保持形状不变，其有效扩散系数在向线性传播转变时发散。模型适用于消耗可扩散营养物的非运动性细胞构成的致密细胞聚集体。亚线性传播源于营养物耗竭导致的生物量再分配减慢，这一现象已获实验支持但常被忽视。研究结果为解释许多微生物菌落面积随时间呈线性而非二次增长提供了潜在机制。
反应扩散方程种群扩张亚线性传播扩散限制生长生物物理模型营养物耗竭
physics
02-13 00:00
本研究对新型热中子敏感透明玻璃闪烁体SG101进行了详细表征，并与传统LiF/ZnS(Ag)闪烁体EJ426进行了对比。在AmBe中子源辐照下，评估了SG101的探测效率、能量分辨率及脉冲形状甄别性能。当与有机闪烁体（EJ200或EJ276）耦合时，SG101-EJ200系统对热中子/伽马射线的甄别品质因子达到3.81；SG101-EJ276配置则能区分伽马射线、快中子和热中子三个粒子群，品质因子分别为3.46和2.21。关联分析证实，在100微秒时间窗内，快-热中子符合事件及伽马-快-热中子三重符合事件计数均远超偶然本底，表明存在显著的物理关联。这些结果表明SG101是高效热中子探测与精确事件标记应用的有力候选材料。
中子探测闪烁体脉冲形状甄别核辐射探测材料表征符合测量
physics
02-13 00:00
研究提出合作环模型，在囚徒困境博弈中引入玩家与最近邻形成联盟的协作机制。微观策略更新由自私收益与共享意向性共同驱动。研究发现，在结构化群体中，合作通过非平衡相变涌现，其驱动力来自玩家的协作倾向与合作者产生的收益。该定性结果对邻居数量和合作者数量具有鲁棒性。
博弈论合作演化非平衡相变网络科学囚徒困境
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种动态色散累积技术，通过让光信号在包含色散补偿光纤的环路中循环，实现了高达-215700 ps/nm的累积色散。这一高色散值放宽了对啁啾光信号啁啾率的要求，从而带来两大优势：在固定分析带宽下，更低的啁啾率允许更长的时域周期，实现了创纪录的27.9 MHz超高频率分辨率；在固定时域周期下，更低的啁啾率允许更小的带宽，产生更宽的脉冲，从而降低了对后端示波器采样率的要求。结合占空比技术，该方案有望将分析带宽扩展至100 GHz以上，为实时、高性价比的宽带微波测量系统开辟了新路径。
微波光子学色散累积频率分辨率光纤环路宽带测量实时分析
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种强制互易性的神经算子（RENO），用于高效、物理一致的地震波场建模。该模型基于Transformer架构，通过交叉注意力机制和可交换操作，硬编码了波传播中最基本的物理定律——互易性原理，确保源与接收器位置互换下的不变性。相比未强制互易性的模型，RENO在保持相近内存占用的同时，实现了数量级的推理加速，并能无串扰地同时处理多个震源。该方法为编码更复杂的物理关系开辟了新途径。
地震波传播神经算子物理信息机器学习互易性原理transformer计算地球物理
astro-ph
02-13 00:00
研究发现太阳活动中的准两年振荡（QBO）主导周期约为1.723年，与金星、地球和木星引潮力主周期形成的拍频周期高度吻合。通过分析72次地面增强事件和37次S级耀斑，证实该潮汐拍频周期可能同步了太阳的准两年振荡和11.07年的施瓦贝周期。2024年5月10日的太阳风暴和2026年2月1日的强X级耀斑均与潮汐强迫峰值对齐，但1859年的卡林顿事件不符合此模式。
太阳活动行星潮汐准两年振荡磁罗斯贝波太阳周期预测耀斑事件
astro-ph
02-13 00:00
本研究通过分析低红移“蓝莓星系”中的超新星爆发，探索了超新星反馈在宇宙再电离时期的关键作用。研究发现，宿主超新星的星系具有更高的恒星形成率和更剧烈的近期恒星形成历史。更重要的是，这些星系的紫外光谱更蓝，表明超新星驱动的反馈可能有助于清除中性气体通道，促进电离光子的逃逸。然而，其电离光子产生效率却显著降低，暗示超新星也可能通过“淬灭”效应抑制电离光子的产生。
宇宙再电离超新星反馈电离光子逃逸蓝莓星系高红移星系恒星形成
astro-ph
02-13 00:00
最新研究表明，邻近宇宙中质量最大的星系对之一——半人马座A（Cen A）与M83星系，尽管视向速度观测结果不明显，但实际正相互靠近并发生动力学相互作用，其运动模式与银河系和仙女座星系在本地星系群中的双星运动极为相似。研究团队运用“定时论证”方法，并结合AbacusSummit模拟中的类比星系对进行校准，估算出该系统的总质量约为 $(6.36 \pm 1.30) \times 10^{12} M_{\odot}$。这一结果与基于维里质量和$K$波段光度-质量比的独立估算高度吻合，证实了Cen A/M83系统是研究本地星系群动力学的一个极佳近邻类比对象。
星系动力学本地星系群定时论证星系质量宇宙模拟近邻宇宙
astro-ph
02-13 00:00
本研究提出利用类星体邻近区的合成光谱作为新方法，以约束高红移（$z\gtrsim5$）类星体对沿视线方向的距离（$d_{\rm l.o.s.}$）。研究发现，对于小天平面分离（$d_{\rm sky}\approx 10-100$ pkpc），简单的峰值查找算法能有效区分$d_{\rm l.o.s.} \lesssim1$ pMpc和$\gtrsim1$ pMpc的场景。当真实$d_{\rm l.o.s.} \geq 3$ pMpc时，距离估计精度可达$\approx 0.2$ pMpc。该方法为表征类星体对的三维构型提供了新途径，有助于理解早期宇宙中超大质量黑洞的并合与生长机制。
类星体对邻近效应高红移宇宙超大质量黑洞光谱分析宇宙学距离
astro-ph
02-13 00:00
研究发现半人马座A星系的内区（<150 kpc）存在明亮卫星星系的显著缺失，与理论预测相差4倍。通过Galacticus半解析模型结合N体模拟，研究排除了统计涨落因素，指出该缺失区域与星系巨大的射电瓣空间重合。分析表明，宿主星系在$z < 5$时期的AGN热反馈能有效抑制卫星星系的气体吸积与恒星形成，从而截断内区光度函数的亮端。这项研究为活动星系核反馈调控卫星星系演化提供了观测证据。
卫星星系缺失agn反馈半人马座a半解析模型星系演化环境效应
astro-ph
02-13 00:00
本研究通过构建灵活的恒星密度模型，重新评估了银河系矮椭球星系（dSph）的质量估算方法。传统方法假设恒星密度分布形状固定，而本文放松这一假设，利用维里定理将观测到的恒星密度分布形状不确定性传播到动力学质量推断中。研究发现，银河系矮椭球星系的结构多样性可能导致标准动力学质量估算器产生高达10倍的系统误差。考虑这些不确定性后，dSph的动力学标度关系（如封闭动力学质量与恒星质量的关系、径向加速度关系）将发生显著变化。
矮椭球星系质量估算动力学模型银河系卫星系统误差维里定理
astro-ph
02-13 00:00
本研究利用南极望远镜第三代相机SPT-3G两年的观测数据，结合普朗克卫星数据，构建了热苏尼亚耶夫-泽尔多维奇（tSZ）效应的康普顿-$y$参数图。通过线性组合（LC）数据处理流程，获得了一系列在统计灵敏度与抑制天体物理污染物（如宇宙红外背景CIB）之间取得不同平衡的重建图。研究通过功率谱分析、与大尺度结构示踪物的交叉关联以及对星系团位置的叠加分析等方法验证了地图的可靠性。这些高分辨率、低噪声的$y$参数图为未来宇宙学研究提供了重要工具，可用于测量$y$图功率谱、与大尺度结构示踪物进行交叉关联、精确建模星系团压力剖面以及研究宇宙重子物质的热力学状态。
宇宙学sz效应星系团数据处理大尺度结构重子物质
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02-13 00:00
本研究提出了DeepRed深度学习框架，用于从天文图像中高效估计红移。该框架集成了ResNet、EfficientNet、Swin Transformer和MLP-Mixer等现代计算机视觉架构，并在模拟（DeepGraviLens）和真实（KiDS、SDSS）数据集上进行了验证。相比现有最佳基线方法，DeepRed在多个数据集上显著提升了性能：在DeepGraviLens模拟数据上，归一化平均绝对偏差（NMAD）最高提升55%；在KiDS巡天真实数据中，对高概率引力透镜样本的NMAD提升27%。SHAP可解释性分析表明，模型能准确聚焦于目标天体，定位精度超过95%。
红移估计深度学习计算机视觉引力透镜天文图像处理可解释ai
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02-13 00:00
本文通过模拟和分析LIGO-Virgo-KAGRA引力波目录（GWTC-4），研究了对不稳定对超新星导致的黑洞质量上限（约$40$-$50M_\odot$）的探测前景。研究发现，当前数据虽与质量截断模型兼容，但尚无法完全确定其存在；预计到O4观测期结束时，截断质量的不确定性可降低$\gtrsim20\%$，并可能对$^{12}\mathrm{C}(\alpha,\gamma)^{16}\mathrm{O}$核反应速率（$S_{300}\gtrsim125\,\mathrm{keV}\,\mathrm{b}$）提供约束。研究强调，需通过严格的统计检验才能从引力波数据中得出可靠的天体物理结论。
引力波天文学黑洞质量分布对不稳定超新星恒星演化贝叶斯分析天体物理约束
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02-13 00:00
本研究通过原子尺度模拟，揭示了月球纳米铁（npFe）的两种形成机制。传统观点认为其由月壤中铁矿物原位还原形成，但模拟发现，外来微陨石撞击可直接输送并保留大量“外来纳米铁”。两种机制形成截然不同的空间分布指纹：原位形成呈弥散径向分布，而外来输送则呈动量对齐的不对称团簇。这为区分嫦娥五号等返回样品中的纳米铁来源提供了诊断标准，并表明在铁贫乏的高地地区，外来输送贡献可能更为显著，对解释月球等无大气天体的空间风化过程至关重要。
月球纳米铁空间风化原子模拟微陨石撞击嫦娥五号外来物质
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02-13 00:00
本研究针对Ia型超新星延迟引爆模型中的关键矛盾展开：三维流体动力学模拟显示，爆燃阶段白矮星膨胀不足，导致燃烧效率低下，形成大量未燃烧碳氧物质团块。通过使用FLASH代码进行三维磁流体动力学模拟，研究者发现，引入符合“阴燃阶段”预期的湍流速度场和强磁场，能有效促进已燃与未燃物质的混合。这种混合机制并非改变微观火焰物理，而是通过增强物质输运，使燃烧效率接近理想球对称模型，从而解决了多维爆燃模型中长期存在的难题。
ia型超新星延迟引爆模型三维磁流体模拟爆燃阶段湍流混合白矮星
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02-13 00:00
本研究利用ALMA Band1（36-44 GHz）对ρOphW光解离区进行了深度成像观测，首次获得了该区域细丝状结构的高保真去卷积图像。研究发现，该区域存在显著的微波过剩辐射（EME），其能谱符合幂律分布，谱指数为$\alpha = -0.78 \pm 0.05$，且未检测到精细结构。一个关键发现是，在高空间频率（约20角秒尺度）下，Band1的辐射功率相对于红外（IRAC 3.6 μm）信号显著增强，增幅可达两倍，甚至存在一个没有红外对应体的致密EME源。这些结果为理解“旋转尘埃”辐射机制及其与多环芳烃（PAHs）的空间关联提供了新的观测约束。
微波过剩辐射alma观测分子云细丝旋转尘埃光解离区多环芳烃
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02-13 00:00
本研究通过二维辐射流体力学模拟，结合XSTAR代码进行一维光电离平衡计算，探究了活动星系核（AGN）中HI和HII气体的角分布。研究发现，HI的康普顿薄覆盖因子$C_{22}$和康普顿厚覆盖因子$C_{24}$均与爱丁顿比无关，分别约为30%和与$C_{22}$相同。理论计算的$C_{24}$与X射线观测一致，而$C_{22}$在高爱丁顿比时与观测相符，低爱丁顿比时则偏小。为解释这一差异，研究提出需要在当前计算区域外至少$10~\mathrm{pc}$的范围内存在康普顿薄气体。
活动星系核辐射流体力学光电离平衡覆盖因子x射线观测爱丁顿比
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02-13 00:00
研究发现，在超轻暗物质孤子中运动的黑洞轨道不会因动力学摩擦持续衰减，而是会出现类似“打水漂”的准周期性半径变化。该现象由孤子的偶极激发引起，可建模为受迫阻尼谐振子共振。研究表明，当黑洞质量显著小于孤子质量时，孤子的相干响应能显著改变轨道动力学，影响超大质量黑洞并合时标、最终秒差距问题以及引力波观测。
超轻暗物质黑洞动力学孤子偶极激发轨道共振引力波宇宙学
econ
02-13 00:00
本文针对存在多维聚类依赖结构的广义矩估计模型，提出了一种无需交叉拟合的两步去偏机器学习估计量理论框架。通过结合Neyman正交矩条件与基于局部化的经验过程方法，该框架避免了传统交叉拟合带来的统计效率损失与计算负担，尤其适用于第一阶段学习器复杂且有效样本量由独立聚类数决定的情形。研究证明了所得估计量在多维聚类依赖下具有渐近线性与渐近正态性，其核心理论贡献在于推导了可分离可交换数组函数类的新型全局与局部极大不等式。
去偏机器学习广义矩估计多维聚类渐近理论经验过程
econ
02-13 00:00
传统观点认为，美国战前产出数据因采用插值法构建而显得比战后数据波动更大、冲击持续性更弱。本研究通过分析发现，常用的线性插值实际上会降低序列的波动性并增加冲击的持续性。这意味着，剔除插值影响后，战前与战后产出在波动性和冲击持续性上的实际差异可能比现有文献认知的更大。这一结果为“战后稳定政策与制度变革有效降低了经济波动”的观点提供了更强有力的支持。分析基于常用于宏观经济建模的简约平稳与非平稳时间序列模型。
经济波动数据插值冲击持续性时间序列宏观经济稳定战前战后对比
econ
02-13 00:00
本研究通过一项覆盖中国、包含20,075份有效问卷的大规模调查和点分配实验，探究了城市公园中九种生态系统服务需求之间的关系。研究发现，中国城市居民对空气净化和休闲娱乐服务表现出极高的偏好，这种偏好以牺牲其他服务为代价。研究进一步识别出三种典型的需求组合模式：空气净化主导型、休闲娱乐主导型和平衡型，每种模式对应具有不同社会经济和环境特征的人群。环境兴趣和植被覆盖率等因素显著影响了不同服务需求之间的权衡强度。这些结果为针对性地设计城市公园、满足多样化服务需求、可持续提升城市生活质量提供了科学依据。
生态系统服务城市公园需求偏好权衡分析城市规划可持续性
econ
02-13 00:00
本研究通过一项预先注册的随机对照试验，检验了面临流动性约束和高收入波动的瑞典街头报纸销售员在劳动力供给决策中是否存在“收入目标”行为。实验组销售员在特定期间内每售出一份报纸可获得25%的奖金，模拟了收入潜力的临时增加。结果显示，与对照组相比，实验组销售员售出了更多报纸，工作时间更长，休息日更少。这一发现与许多基于观察性研究的跨期劳动力供给文献中发现的微弱替代效应形成对比，突显了随机实验方法在识别行为反应上的价值。
劳动力供给随机对照试验收入目标工资弹性行为经济学现场实验
econ
02-13 00:00
本文研究存在干扰（个体间相互影响）时，即使研究者选择的暴露映射可能误设，基于暴露的估计量所隐含的政策目标是什么。作者将边际政策效应作为基本对象，证明任何研究者选择的暴露映射都会诱导出一个唯一的伪真实结果模型，该模型是基于所选暴露对潜在结果的最佳近似。利用这一表示，边际政策效应可以规范地分解为基于暴露的直接效应和溢出效应，每个分量都提供了对相应“神谕”对象（若干扰完全已知）的最优近似。文章进一步关注同时存在局部网络溢出和全局溢出（如市场均衡）的重要应用场景，边际政策效应可渐近分解为直接、局部和全局三个渠道。这一框架表明，许多现有方法在将其目标重新解释为该伪真实政策估计量的渠道特定分量后，比以往理解的更具稳健性。模拟和基于大型现金转移实验的半合成实验验证了这些分量在现实实验设计中是可恢复的。
干扰效应暴露映射政策评估因果推断网络溢出误设稳健性
econ
02-13 00:00
传统双重差分法（DiD）在结果与误差项序列相关、聚类数量少或处理组聚类少、聚类规模差异大等情况下，推断结果可能不可靠。研究发现，Callaway和Sant'Anna（2021）提出的流行CSDID估计量，在处理组聚类较少时，其过度拒绝问题与传统DiD方法同样严重。本文提出使用聚类刀切法进行CSDID推断，模拟结果表明该方法能显著改善推断质量。作者已开发Stata（csdidjack）和R（didjack）软件包，便于计算聚类刀切标准误。
双重差分法聚类推断小样本问题计量经济学政策评估刀切法
econ
02-13 00:00
本文证明了一个“混沌定理”：在具有约束力的价格上限下，供应商对不同销售目的地无差异，导致任意微小的成本差异即可决定整个市场的分配格局。经济会趋向于“角落结果”——部分市场被充分满足，而另一些则严重短缺，且微小的参数变化就会翻转哪些市场受益，造成社会福利的间断性跳跃。这种跨市场错配是一种独立于总量损失（哈伯格三角）和传统市场内错配的新损失源，并导致识别问题：福利取决于远离观测均衡的需求。研究推导了无需参数假设的错配损失尖锐边界，并将其应用于1973-74年美国汽油危机数据，发现错配损失约为哈伯格三角的1至9倍。
价格管制市场错配混沌定理福利经济学资源配置汽油危机
econ
02-13 00:00
本文针对生成式AI模仿风格但不复制内容引发的版权争议，提出新的侵权判定标准：若AI输出无法脱离特定训练作品而生成，则构成侵权。作者将生成系统建模为闭包算子，并分析“许可生成”的结构特性。研究发现存在渐近二分现象：当人类创作过程呈轻尾分布时，对单个作品的依赖最终消失，AI生成不受限；若呈重尾分布，则监管可能持续产生约束。
ai版权生成式ai侵权判定训练数据监管政策闭包算子
econ
02-13 00:00
本文提出了一种新颖的正则化集成预测方法，通过同时利用当前预测和历史表现来设置权重，扩展了传统的线性意见池。该方法通过最小化组合预测的方差（或其变换版本），并引入一个由历史表现信息构成的正则项来学习权重。研究表明，该方法具有贝叶斯解释，不同的分布假设会导出方差项和正则项的不同函数形式，从而适应多种场景。在沃尔玛销售和宏观经济预测的实证研究中，该方法在专家拥有完整预测历史或随时间进出导致历史记录不完整的情况下，均优于主流基准模型。
集成预测正则化方法贝叶斯解释权重学习经济预测销售预测
econ
02-13 00:00
本文通过构建一个包含四个方程的新模型，首次为股权溢价之谜提供了无需参数校准的精确解。模型求解得到主观时间贴现因子为0.9581，相对风险厌恶系数为1.0319，均与实证研究相符。这一结果首次在文献中实现了微观与宏观层面对CRRA值估计的相互印证，并指出投资者表现为“不足的风险偏好”，可视为一种风险规避行为。新模型在保持原有CCAPM假设的前提下，证明了其有效性。
股权溢价之谜资产定价风险厌恶ccapm模型金融经济学
econ
02-13 00:00
本文研究匹配市场中存在面试环节的博弈学习问题，将面试建模为向双方揭示部分偏好信息的“低成本提示”。与现有研究不同，本文允许企业方也存在不确定性（即企业可能不清楚自身偏好），并引入“战略延迟”机制，允许企业选择不雇佣以修正次优决策。研究设计了集中式（全知面试分配者）和去中心化（两种企业反馈类型）两种场景下的新算法。在所有场景中，算法均实现了与时间无关的遗憾界，显著优于无面试情况下学习稳定匹配的 $O(\log T)$ 遗憾界。在温和的结构化市场假设下，去中心化性能在多项式因子内匹配集中式性能。
匹配市场博弈学习面试机制战略延迟遗憾界分析去中心化学习
econ
02-13 00:00
本研究针对工具变量回归（IVaR）中的隐私泄露风险，提出了一种确保ρ-零集中差分隐私的两阶段梯度下降算法。该方法通过在梯度更新中注入精心校准的噪声，在保护敏感协变量和工具变量数据隐私的同时，实现了统计效率。理论分析证明了该算法的有限样本收敛率，并精确量化了优化误差、隐私损失与抽样误差之间的权衡关系。据我们所知，这是首个为线性模型中的工具变量回归同时提供隐私保证与可证明收敛率的工作。合成与真实数据实验验证了该方法在实际应用中的准确性与隐私权衡效果。
差分隐私工具变量回归梯度下降两阶段估计隐私保护机器学习计量经济学
q-bio
02-13 00:00
本研究提出MuCO，一种生成式肽环化方法，用于建模环肽的构象分布。该方法将任务解耦为三个阶段：拓扑感知主链设计、生成式侧链堆积和物理感知全原子优化，以从粗到细的方式生成和优化环肽构象。这种多阶段框架实现了高效的并行采样策略，能快速探索多样化的低能构象。在大规模CPSea数据集上的实验表明，MuCO在物理稳定性、结构多样性、二级结构恢复和计算效率方面显著优于现有方法，为环肽的探索和设计提供了有前景的计算工具。
肽环化构象优化生成模型计算生物学药物设计
q-bio
02-13 00:00
本文介绍了MEmilio，一个旨在解决当前传染病建模软件生态碎片化问题的高性能、模块化模拟框架。它将经典的仓室模型、元胞模型与精细的基于智能体的模拟统一在一个架构下，通过高效的C++核心与友好的Python接口，支持从个人电脑到高性能计算集群的跨平台工作流。该框架通过标准化的空间、人口和流动性表示，简化了模型分辨率和规模的调整，便于进行系统的模型间比较和集成研究。MEmilio严格遵循软件工程最佳实践，集成了不确定性量化和参数推断工具，旨在降低模型复用门槛，加速基于模型的疫情应对准备研究。
传染病建模高性能计算软件框架多尺度模拟模型比较疫情应对
q-bio
02-13 00:00
本研究提出了一种整合意识模型与广泛认知理论的新框架。通过将心理事件视为物理事件的随附现象，作者构建了一个跨层级因果机制。该机制假设随附层由多个功能（如神经网络）组成，并通过改变这些功能组合的代数表达式来定义反馈误差，从而实现跨层级因果控制。此框架允许每个层级拥有独立的动力学（双定律模型）。反馈误差由两个独立过程决定：1）选择组合随附功能的方程；2）通过调整神经元与突触进行负反馈误差减少。这两个过程被解释为双层过程理论中的类型1与类型2过程，从而将意识、能动性与双层过程理论统一于单一框架中，并自然推导出两类过程的特征。
意识模型双层过程理论反馈控制跨层级因果认知统一框架神经动力学
q-bio
02-13 00:00
生物神经网络（BNNs）因其丰富的动力学特性、并行性和自适应行为，被视为一种新型计算基板。然而，将其用作可靠的信息处理系统，需要以时间和结构一致的方式精确传递刺激，这对现有交互方法构成了挑战。Cortical Labs API（CL API）通过基于契约的API设计，提供了精确的刺激语义、事务性准入、确定性排序和显式同步保证。该API通过声明式Python接口呈现，使非专业程序员能够表达复杂的刺激和闭环行为，而无需管理底层调度或硬件细节，为BNNs的实时实验提供了一个可访问且可复现的基础。
生物神经网络实时闭环交互神经计算编程接口精确刺激
q-bio
02-13 00:00
本研究提出了一种任务摊销变分自编码器（TAVAE），用于探索视觉系统如何灵活地学习特定任务相关的先验知识。该模型通过复用已学习的表征来高效获取任务，其学习到的任务特定先验被用于分析小鼠V1皮层的大规模记录数据。当呈现违反训练任务统计规律的刺激时，模型的后验分布表现出与刺激类别不确定性相关的特征，这反映了V1记录中双峰响应剖面的特性。该任务优化的生成模型成功解释了V1群体活动的关键特征，包括群体响应在一天内的更新。
计算神经科学生成模型视觉皮层变分自编码器任务学习先验知识
q-bio
02-13 00:00
本研究为随机博弈在任意空间异质性和收益结构下的合作演化提供了分析框架。研究发现，博弈变化的规则和频率对演化结果的影响高度依赖于具体的社会困境类型：在捐赠博弈中，随机博弈能显著促进合作；但在公共物品博弈和雪堆博弈中，这种促进作用并不成立。该框架揭示了环境反馈与行为互动的复杂关系，为解决合作演化的长期谜题提供了更精细的视角。
演化博弈论合作演化随机博弈空间异质性社会困境群体结构
q-bio
02-13 00:00
本文提出UltraLIF，一种基于超离散化和极大加代数的全可微脉冲神经网络（SNN）框架。它利用热带几何中的数学形式，通过log-sum-exp函数作为可微的软最大值来模拟神经阈值动力学，并引入可学习的温度参数$\epsilon$，使其在$\epsilon \to 0$时收敛到硬阈值。该框架从LIF常微分方程和扩散方程分别推导出UltraLIF和UltraDLIF两种神经元模型，实现了无前向-后向失配的标准反向传播训练。理论分析证明了其向经典LIF动力学的逐点收敛性及梯度有界性。在六个基准测试（包括静态图像、神经形态视觉和音频）上的实验表明，其性能优于传统的代理梯度方法，尤其在单时间步（$T=1$）的神经形态和时序数据集上提升显著。
脉冲神经网络超离散化极大加代数可微训练神经形态计算热带几何
q-bio
02-13 00:00
本研究提出TopoGBM，一种用于胶质母细胞瘤（GBM）预后预测的新型深度学习框架。该框架通过引入拓扑正则化，在3D卷积自编码器的压缩隐空间中保留肿瘤复杂的非欧几里得流形不变量，从而有效捕捉肿瘤的空间结构异质性。在UPENN、UCSF、RHUH等多中心数据集及TCGA外部验证集上的评估表明，TopoGBM（C-index 0.67）在跨机构泛化能力上优于传统方法。可解释性分析显示，模型的重构残差高度集中于病理异质性区域，且约50%的预后信号定位于肿瘤及多样的瘤周微环境，证明了该无监督方法的临床可靠性。
胶质母细胞瘤拓扑神经网络医学影像分析异质性建模跨中心泛化无监督学习
q-bio
02-13 00:00
本文提出了scPilot，首个实现“组学原生推理”的系统框架。该框架让大语言模型（LLM）能以自然语言对话的方式，直接检查单细胞RNA-seq数据并按需调用生物信息学工具。它将核心单细胞分析任务（如细胞类型注释、发育轨迹重建、转录因子靶向分析）转化为分步推理问题，要求模型必须解决、论证并在必要时根据新证据进行修正。实验表明，通过迭代的组学原生推理，细胞类型注释的平均准确率提升了11%，而Gemini-2.5-Pro模型在轨迹重建任务中的图编辑距离比单次提示降低了30%，同时生成透明的推理痕迹来解释标记基因的模糊性和调控逻辑。通过将LLM根植于原始组学数据，scPilot实现了可审计、可解释且具有诊断信息的单细胞分析。
单细胞分析大语言模型自动化推理组学原生生物信息学可解释ai
q-bio
02-13 00:00
本研究系统评估了化学语言模型（CLMs）在扩大预训练资源（模型规模、数据集、算力）后的下游任务表现。研究发现，尽管预训练损失随资源增加持续下降，但在多种分子性质预测任务上的性能提升有限。基于Hessian矩阵或损失景观的替代指标也无法有效预测下游性能。分析揭示了在某些条件下，下游性能会饱和甚至下降，与预训练指标的持续改善形成反差，凸显了当前评估策略与下游任务实际需求之间的差距。
化学语言模型分子性质预测预训练迁移学习模型评估
q-bio
02-13 00:00
本研究开发了一种分步细胞Potts模型，用于模拟癌细胞在增殖前集体侵袭的早期阶段。模型包含被动和主动细胞，能够描述由单个间充质细胞、混合上皮-间充质细胞群或上皮细胞突起引导的不同侵袭模式。研究通过分步方法分别整合了趋硬性和主动力，相比单步方法能以更少的计算成本生成更真实的侵袭场景。未来工作将整合决定细胞表型和增殖的生化机制。
细胞侵袭生物力学模型癌症转移计算模拟细胞potts模型
q-bio
02-13 00:00
蛋白质语言模型（pLM）是预测蛋白质结构与功能的有力工具，但其内部的计算机制尚不清晰。现有方法通常独立分析各层，难以捕捉跨层计算。本研究提出的ProtoMech框架，通过跨层转码器学习稀疏的跨层潜在表示，从而捕获模型的完整计算回路。在ESM2模型上的应用表明，ProtoMech能恢复82-89%的原模型性能，并识别出仅使用<1%潜在空间但保留高达79%准确率的压缩回路。这些回路与蛋白质的结构功能基序（如结合、信号传导、稳定性）相对应，并可用于指导高适应性蛋白质设计，在超过70%的情况下超越基线方法。
蛋白质语言模型可解释性计算回路跨层转码蛋白质设计稀疏表示
q-bio
02-13 00:00
本研究通过脑电图实验，探讨了听者如何根据说话者身份理解语境化语言。研究发现，当话语内容与说话者社会刻板印象冲突时（如男性做美甲），听者可通过整合社会知识达成“字面”理解，但需额外认知努力，表现为N400效应；而当内容与生物知识冲突时（如男性怀孕），“字面”理解极不可能，听者会启动纠错过程，表现为P600效应。支持理性推理框架的证据是：社会性N400效应随听者开放性人格特质增强而减弱，而生物性P600效应则不受人格影响。
语言理解事件相关电位社会认知理性推理语境整合
q-bio
02-13 00:00
本研究提出BrainSymphony，一种参数高效、轻量化的多模态基础模型，用于脑动力学分析。模型创新性地融合功能磁共振成像（fMRI）时间序列与扩散磁共振成像（dMRI）结构连接数据，通过并行时空Transformer流与新型符号图Transformer分别处理，并利用自适应融合机制整合互补表征。相比现有大型模型，BrainSymphony在数据需求显著降低的情况下，于预测、分类及无监督网络发现等任务上表现更优。其注意力机制可解释药物诱导的皮层层级重组，为神经科学AI应用提供了高效、可解释的临床研究工具。
多模态融合脑动力学参数高效transformer神经影像可解释ai
q-bio
02-13 00:00
本研究提出TF-DWGNet，一种用于多组学癌症亚型分类的新型图神经网络框架。针对多组学数据异质、高维且依赖关系复杂的问题，该模型引入两大创新：1）基于监督树策略为每种组学模态构建任务特异性的有向加权图，以捕获方向性与交互强度；2）采用低秩分解的张量融合机制，高效建模单模态、双模态及三模态间的复杂交互。在三个真实癌症数据集上的实验表明，TF-DWGNet在多项指标上均优于现有方法，并能通过模态贡献度与特征重要性排序提供有生物学意义的解释。
多组学整合图神经网络癌症亚型分类有向加权图张量融合可解释ai
q-bio
02-13 00:00
本文提出了一种名为MIGHT（血流传输的逆高斯混合）的新型封闭式物理模型，用于描述信号分子在复杂血管网络中的对流-扩散传输。该模型将接收到的分子通量表示为多个逆高斯分布的加权和，其参数由底层血管网络的物理特性决定。研究表明，MIGHT能够准确表征从简单单输入单输出（SISO）到复杂多输入多输出（MIMO）拓扑的大规模血管网络中的分子传输动力学。模型准确性通过与现有卷积模型和数值有限元模拟结果对比得到验证。此外，论文还探讨了该模型在简化SISO网络、识别MIMO网络中关键传输区域以及估计未知SISO网络的代表性模型等三方面的应用。
分子通信血管网络血流传输逆高斯分布对流扩散封闭式模型
cs
02-13 00:00
本文综述了机制可解释性在大语言模型对齐领域的最新进展。机制可解释性旨在系统研究神经网络如何通过其习得的表征和计算结构实现算法。文章分析了从电路发现、特征可视化、激活引导到因果干预等多种方法，并探讨了这些可解释性见解如何为强化学习人类反馈、宪法AI和可扩展监督等对齐策略提供信息。研究同时指出了关键挑战，如叠加假设、神经元的多义性以及大规模模型中涌现行为的解释困难。未来研究方向将聚焦于自动化可解释性、电路的跨模型泛化，以及可扩展至前沿模型的可解释性驱动对齐技术。
大语言模型机制可解释性模型对齐神经网络人工智能安全
cs
02-13 00:00
本研究探索了知识蒸馏（KD）在多语言大语言模型（LLMs）安全对齐中的应用。通过使用约28,000条多语言越狱提示，研究者将专有教师模型（OpenAI o1-mini）的拒绝行为，通过基于黑盒响应的参数高效微调（PEFT）方法，蒸馏至三个开源学生模型（Meta-Llama-3-8B-Instruct, Gemma-2-2B-IT, Qwen3-8B）。然而，在MultiJail基准上的评估揭示了一个反直觉现象：对教师模型“安全”拒绝数据的标准微调，反而使所有学生模型的越狱成功率（JSR）最高提升了16.6个百分点。研究发现，蒸馏过程中对未见语言的泛化存在分歧，且安全性能下降的一个主要来源是微妙的“边界”拒绝。尽管通过移除该来源可以缓解甚至逆转安全性能下降，但模型的推理能力（GSM8K）仍会受损。这项探索性研究凸显了将KD用于多语言安全对齐的挑战与潜力。
知识蒸馏大语言模型安全多语言越狱参数高效微调安全对齐
cs
02-13 00:00
本研究挑战了将大语言模型（LLM）中负责从上下文中提取信息的“检索头”视为静态组件的传统观点。通过精细化的时序分析，论文提出三个核心发现：检索头在生成的不同时间步是动态变化的；这种动态检索头具有不可替代性，无法被静态平均检索头有效替换；模型的隐藏状态编码了预测未来检索头模式的信号，暗示了内部规划机制的存在。研究在“大海捞针”和多跳问答任务上验证了这些发现，并在动态检索增强生成框架中量化了动态与静态检索头的效用差异。
大语言模型检索头动态性内部机制时序分析规划机制
cs
02-13 00:00
针对大语言模型在算法推理任务上的局限性，研究者提出了PRIME框架。该框架通过执行器、验证器和协调器三个智能体的分工协作，结合群体相对策略优化，实现了对复杂算法步骤的精确执行与错误回溯。在包含86项任务、5万余实例的PRIME-Bench基准测试中，PRIME将平均准确率从26.8%提升至93.8%，相对提升达250%。尤其在需要持续状态跟踪的任务（如模拟图灵机）上提升最为显著。消融实验表明，迭代验证机制是性能提升的关键，能有效防止错误传播。
大语言模型算法推理多智能体系统策略优化基准测试
cs
02-13 00:00
本研究评估了Gemini 2.5系列TTS模型在泰米尔语、泰卢固语、孟加拉语、印地语和古吉拉特语五种印度语言中生成法庭辩论语音的能力。研究提出了一个提示框架，利用模型的多语言支持和上下文感知节奏控制来生成不同的律师角色。结果表明，模型在传递程序性信息时表现出“单调权威性”，但在需要动态语音调制和情感说服力的说服性辩论方面存在不足，尤其在孟加拉语和古吉拉特语中性能下降。该研究标志着多语言TTS技术已能胜任程序性法律任务，但复制人类律师的说服艺术仍面临挑战。
语音合成多语言处理法律科技人工智能印度语言tts评估
cs
02-13 00:00
本研究将同行评议中的作者回复（反驳信）撰写重新定义为“作者在环”的生成任务，提出了REspGen框架。该框架通过整合作者明确的领域专业知识、私有信息及修改策略等输入信号，结合多属性控制和基于评估的优化，来生成针对性回复。同时，团队构建了首个大规模对齐的“评审-回复-修订”三元组数据集Re³Align，并开发了包含20余项指标的综合评估套件REspEval。实验表明，引入作者输入与评估引导能有效提升回复质量，并揭示了可控性与质量间的权衡关系。
同行评议文本生成人机协同自然语言处理学术写作
cs
02-13 00:00
本文从电路复杂性、逼近理论和通信复杂性三个理论视角，系统综述了Transformer在算术、逻辑推理等离散推理任务中的结构性局限。研究表明，尽管Transformer在模式匹配和插值方面表现出色，但其深度约束、难以逼近不连续性以及token间通信瓶颈等根本性限制，使其难以精确实现离散算法。该分析为突破当前架构限制提供了理论框架和设计方向。
transformer离散推理理论局限电路复杂性通信瓶颈模型架构
math
02-13 00:00
本文通过范畴论中的提升性质（lifting property）重新表述了Urysohn引理对正规空间的定义（即任意两个不相交闭集可由连续函数分离），修正了先前文献中一个被广泛引用的错误翻译。同时，作者将遗传正规空间（每个开子空间均为正规空间）的定义也映射到同一框架下，为点集拓扑与范畴论的联系提供了更严谨的数学基础。
点集拓扑urysohn引理范畴论提升性质正规空间
math
02-13 00:00
本文构造了一族用于局部对称空间上谱迹公式的测试核 $h_T = g_T \star \widetilde{g}_T$。其创新在于通过多尺度范德蒙构造，同时实现了：谱乘子 $m_{h_T}(\pi) = |m_{g_T}(\pi)|^2 \ge 0$ 的半正定性；$J$ 阶矩湮灭带来的所有误差项的超多项式衰减；以及总误差项 $\mathfrak{E}_{\mathrm{tot}}(T) \ll T^{d+1-\delta}$ 的均匀谱参数界，其中 $\delta > 0$ 且相对于主项 $\asymp T^{d+1}$ 实现了幂次节省。该构造基于 Weyl 律和 Bessel/Airy 渐近性两个解析假设，使其可推广至经典 $\mathrm{GL}(2)$ 情形之外。
谱迹公式测试核多尺度构造范德蒙矩阵局部对称空间误差估计
math
02-13 00:00
本文基于雅可比θ函数的对数原语，引入了一类统一的椭圆型Clausen函数。该椭圆Clausen函数族满足与经典圆情形相同的积分递推关系，所有差异均被编码在由底层对数核决定的边界常数中。这种分离清晰地揭示了圆、椭圆与双曲三种情形之间的严格平行性，并使其退化极限变得透明。文章进一步讨论了奇数边界常数的一般结构，它们自然地组织成与椭圆核相关的模族。
椭圆函数clausen函数退化极限模族积分递推
math
02-13 00:00
本文综述了一种证明保守偏微分方程全局唯一延拓性质的新方法，其核心在于证明解的解析性具有全局传播特性。该方法基于有限确定模态的性质，为处理此类问题提供了一个抽象框架。研究给出了该方法在半线性波动方程、板方程和薛定谔方程中的具体应用，展示了其在统一处理多种保守系统唯一延拓问题上的有效性。
唯一延拓解析性传播保守pde半线性方程有限确定模态
math
02-13 00:00
为应对国际海事组织的减排要求，本研究提出一种新颖的数据驱动动态规划方法，用于优化船舶船体和螺旋桨的清洁计划。该方法基于十艘不定期货船的真实传感器数据，在平衡环境效益（减少碳排放）与经济成本的前提下，通过算法确定最佳清洁时机。数值实验表明，在四年周期内，即使考虑额外清洁成本，该方法仍可实现高达5%的燃料消耗降低。
船舶减排动态规划数据驱动清洁调度能效优化航运管理
math
02-13 00:00
本文针对贝叶斯优化在实际应用中理论收敛证明价值有限的问题，提出了一种基于Wasserstein距离的设计表征新方法。该方法从设计点的分布特性出发，分别度量其对搜索空间的覆盖程度和对最佳观测值的集中程度，从而在决定下一次查询前，实现模型无关的设计信息价值评估。通过实证分析设计表征与下一次查询质量之间的关系，本文为新一代采集函数的定义提供了重要见解。
贝叶斯优化wasserstein距离设计表征采集函数优化算法模型评估
math
02-13 00:00
本文研究了形如 $z^{n+m}+b\overline{z}^m+c$ 的调和三项式方程的参数空间，其中 $n,m$ 为正整数且互质，$b,c\in\mathbb{C}$。通过应用适用于调和三项式的 Bohl 和 Egerváry 定理，作者刻画了参数空间中由单根、重根或两个不同根具有相同模长所产生的几何曲线。特别地，深入探讨了这些被称为“摆线”的曲线的几何性质。
复分析调和多项式参数空间根轨迹几何曲线
math
02-13 00:00
本文研究了一类特殊的环——弱Σ-余挠环，其定义为所有内射模的直和都是余挠模的环。这一性质可视为Chase关于凝聚环（所有投射模的直积都是平坦模）的对偶刻画。研究进一步推广到弱n-Σ-余挠环（内射模直和的余挠维数有限）和n-Σ-余挠环（余挠模直和的余挠维数有限）。在此过程中，作者获得了n-完美环的新刻画，并推广了Guil Asensio、Herzog、Šaroch和Šťovíček等人的先前结果。
环论余挠模内射模直和同调代数模论
math
02-13 00:00
本文针对具有空间齐次各向同性且时间平稳的长记忆高斯时空随机场，推导了其二阶Hermite秩函数在适当标度下的非中心极限定理。研究覆盖了R^{d+1}中的连通紧致两点齐性空间M_{d}以及具有正Lebesgue测度内部的紧凸集K两类几何结构。通过应用约化定理，在第二Wiener混沌空间中获得了极限分布，其方法基于分别定义在M_{d}和K上的高斯子过程纯点谱与连续谱分析。
非中心极限定理时空随机场流形几何wiener混沌长记忆过程谱分析
math
02-13 00:00
本文利用仙人掌簇和概形理论等代数几何工具，解释了张量秩和边界秩估计中存在的根本性障碍。研究揭示了为何传统行列式方法无法证明3维张量边界秩超过6m-4的上界，并推广到更一般张量空间的类似限制。这项工作为理解秩估计方法的几何本质提供了新视角。
代数几何张量秩仙人掌簇概形理论秩估计
math
02-13 00:00
本研究聚焦于图的距离矩阵谱分析，完全刻画了所有满足第二距离特征值 $\lambda_2(G) < -\frac{1}{2}$ 的连通图 $G$。通过结合谱方法与结构分析，该工作为图的距离谱理论提供了新的分类标准，深化了对图结构与其谱性质之间联系的理解。
图论距离矩阵谱分析特征值连通图结构刻画
math
02-13 00:00
本文研究了与有限域上概形X和约化群G相关的远足代数，该代数定义为算术G-局部系统栈上的全局函数代数。当X为曲线时，该代数作用于自守函数空间。论文建立了该代数的一些基本性质，为理解算术局部系统与自守表示之间的联系提供了代数框架。
远足代数算术局部系统自守函数约化群有限域
math
02-13 00:00
本文系统研究了Murai球面的组合结构。首先，在1维和2维情形下完全分类了其组合类型，并证明对应的凸简单多面体具有Delzant实现。其次，描述了所有弦型Murai球面$\mathrm{Bier}_c(M)$（其中$c\in\mathbb N^m$且$m\leq 2$）。最后，确定了任意Murai球面的Buchstaber数和色数的所有可能取值，为组合凸几何提供了新的理论工具。
组合几何凸多面体murai球面delzant实现buchstaber数
math
02-13 00:00
本文引入了布尔-卡特兰数的一种精细推广，称为布尔-纳拉亚那数。作者给出了该数列的显式公式，并证明了其序列具有单峰性、对数凹性以及仅含实根的性质。这些结果为组合数学中的经典数列研究提供了新的视角和工具。
组合数学数列性质布尔代数单峰性对数凹性实根
math
02-13 00:00
本文引入k-鲁棒团复形，推广了传统团复形概念：一个顶点子集构成单形当且仅当它不包含大小为k的独立集。针对新定义的方形序列图（包含矩形网格图$G_{m,n}$），作者证明了当$k=2$和$k=3$时，其同伦型为$(2k-3)$维球面的楔和，并在特定结构约束下将结果推广到任意$k$。方法上利用König定理将复形分解为易处理的分量，结合代数拓扑工具进行归纳证明，最后通过Alexander对偶将结果与total-$k$-cut复形的研究联系起来。
组合拓扑团复形网格图同伦型könig定理alexander对偶
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种用于循环燃料反应堆（CFRs）低中子数动力学的随机模拟框架。该框架通过两个完美混合体积的修正点动力学模型，推导出等效的离散事件动力学和伊藤随机微分方程（SDE）系统。研究实现了两种求解器：模拟蒙特卡洛（AMC）引擎和半隐式Milstein SDE求解器。瞬态基准测试表明，AMC/SDE的均值与确定性解完全吻合，但SDE方法在某些工况下低估了延迟中子先驱核（DNP）的方差，这可能源于对DNP噪声的忽略。研究进一步在此随机框架下重新评估了先驱核漂移导致的反应性损失，并证明其估计量存在负偏差。该框架为CFR低中子数动力学提供了一个简洁且具代表性的模型。
反应堆物理随机动力学循环燃料反应堆蒙特卡洛模拟随机微分方程中子输运
physics
02-13 00:00
研究针对现代实验技术产生的特定形式磁场 $\mathbf{H}(t) = H_0 \hat{z} + H_1 [\hat{x} \cos(\omega t) + \hat{y} \sin(\omega t)]$，推导出了原子或分子中核自旋与电子自旋波函数的精确解析解。这些解不仅为实现可控的纠缠态跃迁、构建量子计算单元提供了理论基础，也为利用核磁共振（NMR）或电子顺磁共振（EPR）技术高精度测量原子与分子的核磁矩开辟了新途径。研究以 $^{14}\text{N}$、$^{7}\text{Li}$ 和 $^{133}\text{Cs}$ 的核矩测量为例，指出该方法有望解决现有 $^{133}\text{Cs}$ 低阶核矩测量数据的不一致问题，并实现其全部七个核矩的高精度测定。
量子计算核磁共振自旋波函数精密测量核磁矩原子物理
physics
02-13 00:00
本研究采用实时核-电子轨道（RT-NEO）方法，模拟了在振动强耦合条件下，当量子化腔模初始化为Fock态（而非相干态）时的分子极化激元动力学。研究发现，平均场量子（mfq-RT-NEO）方法因不允许光-物质纠缠，无法预测Fock态下的极化激元形成。而全量子（fq-RT-NEO）方法虽未预测腔模坐标和分子偶极矩期望值的振荡，但预测了这些算符偶次幂期望值的振荡以及光-物质纠缠，这暗示了Fock态下极化激元的形成。这些现象无法在经典电动力学框架内类比，凸显了腔模量子化处理的必要性。
分子极化激元量子电动力学fock态实时动力学光-物质相互作用密度泛函理论
physics
02-13 00:00
本文指出，传统学科科学因其局限于特定物理量而无法无矛盾地描述生命现象。作者以离子研究为例，阐明离子同时属于热力学和电学范畴，单一学科无法完整描述其生物过程。研究提出了一种处理离子传输中不同相互作用速度的方法，并通过对生命系统中电解质（具有封闭体积、内部结构和慢过程）的细致分析，找到了适用于生命科学的近似方法。作为成功案例，跨学科理论已应用于神经元工作机制的描述。
跨学科科学生命物质离子传输生物物理科学方法论
physics
02-13 00:00
本研究首次将混合光子计数探测器（HPCDs）成功应用于实验室纳米级X射线断层扫描（nano-xCT）。该探测器凭借高量子效率（>80%）、超低暗计数、亚像素点扩散函数和高计数率（>10^6 counts/pixel/s）等优势，在130纳米工艺集成电路的3D成像中，实现了比以往工作快800倍的成像速度，并收集了40倍的光子数。通过调制传递函数（MTF）、傅里叶壳层相关（FSC）和对比度噪声比（CNR）等指标量化评估，确认了160纳米线宽特征的重建空间分辨率可达75-80纳米。
x射线成像纳米断层扫描光子计数探测器集成电路检测三维重建
physics
02-13 00:00
本研究通过控制O₂⁺离子的振动量子态，探究了其与C₃H₄两种异构体（丙二烯与丙炔）的离子-分子反应。实验发现，虽然多数产物不受振动态影响，但产物分支比随振动激发而改变。关键突破在于，新产物C₂O⁺仅在O₂⁺处于激发态时出现，这直接证明了振动激发能选择性开启特定反应通道，为量子态控制化学反应提供了明确证据。该成果是迈向分子系统量子态控制化学的重要一步。
量子态控制离子-分子反应振动激发反应动力学选择性合成
physics
02-13 00:00
针对费米实验室PIP-II加速器束流保护系统中，125 MS/s数字化采集的束流损失信号易受高频噪声及60 Hz工频及其谐波干扰的问题，研究团队提出并实现了一套基于FPGA的实时数字处理方案。该方案包含三个核心模块：一个双时间常数非线性IIR积分滤波器用于抑制高频噪声并防止基线失真；一个去纹波基线提取与存储模块，通过跨多个工频周期平均计算有效基线并存储于FPGA RAM中；以及一个快速恢复放电积分器。所有模块在FPGA上均达到预期性能，有效提升了束流损失监测的准确性。
束流保护数字信号处理fpga实现噪声抑制加速器物理实时系统
physics
02-13 00:00
本研究提出了VEQ-R，一种计算高效的谱求解器，用于计算具有任意环向流动的固定边界等离子体平衡。该模型采用12参数位移切比雪夫谱展开，显式解析高阶位形剖面（如动态拉长和三角形）的径向变化，从而能精确捕捉声速区（$M \sim 1.0$）的微分磁面畸变（非刚性效应）。通过将紧凑的变分公式与新型“矩阵核”加速技术结合，将问题转化为预计算的代数矩阵运算，实现约5毫秒的收敛速度，并在保持高几何保真度的同时平衡了速度与精度。分析表明，旋转引起的磁通压缩导致核心安全因子$q_0$单调下降，使其危险地接近1，这一结构变形机制被该近似但鲁棒的求解器有效捕获。
等离子体平衡环向旋转谱方法磁约束聚变球形环计算物理
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种基于低损耗相变材料的可重构超表面，实现了Q值可调的高性能光吸收器。通过利用嵌入的相变材料的相变动力学，调控导模共振与法布里-珀罗模式之间的耦合，系统可在由连续谱中束缚态物理支配的完美暗态与具有有限Q值的临界耦合共振态之间主动切换。该超表面在非晶态表现出完美吸收，在晶态则呈现以反射为主的响应，为光电探测和热辐射控制等纳米光子学应用提供了新方案。
相变材料超表面光吸收高q值纳米光子学可调谐
physics
02-13 00:00
本研究通过实验探究了冷原子里德伯电磁感应透明（EIT）中由里德伯相互作用诱导的非线性效应。在三能级EIT系统中，增强的光子-光子相互作用导致非线性光谱展宽并伴随共振位移；而在微波修饰的四能级系统中，则观察到显著的非线性展宽而无明显谱移。三能级数据可用条件超原子模型解释，而四能级观测结果意外地由简单的退相位模型描述。通过与三种代表性模型比较，揭示了多体相互作用在里德伯EIT光谱中的关键作用，并阐明了在非线性区域进行微波场表征而不引入系统偏差的条件。
里德伯原子非线性光学电磁感应透明多体物理量子传感微波光谱
physics
02-13 00:00
本研究提出了一种名为Diff-GNS的物理信息自动化框架，用于估计液化后残余强度（$S_r$）。该方法将模拟颗粒流的图神经网络模拟器（GNS）与基于自动微分的梯度优化相结合，克服了传统方法依赖简化物理模型和手动迭代的局限。GNS加速了传统数值方法计算密集的正向流动模拟，而梯度优化则自动化了反演计算$S_r$的过程。该框架在圣费尔南多坝和拉马奎萨坝两个液化流动破坏案例中得到验证，推断的$S_r$与已有估计高度一致，并能再现物理一致的流动行为。Diff-GNS为液化流动破坏的岩土工程分析提供了一种高效、可重复且物理基础扎实的新途径。
图神经网络液化残余强度岩土工程反演分析物理信息模型梯度优化
physics
02-13 00:00
本研究报道了一种基于五氧化二钽（Ta₂O₅）集成波导的低能耗超连续谱光源。通过Damascene工艺制备的低损耗波导，仅需92.9 pJ的脉冲能量（峰值功率1.36 kW）即可产生跨越两个倍频程的光谱，最高泵浦能量下光谱覆盖范围达450 nm至3400 nm（近三个倍频程）。数值模拟分析了孤子裂变动力学。基于该光源构建的迈克尔逊干涉系统展现出优异性能：轴向分辨率达微米级，6 dB灵敏度滚降长度为3.1 mm，位移测量灵敏度为346 nm，在生物医学成像和精密计量领域具有重要应用潜力。
集成光子学超连续谱产生五氧化二钽波导光学计量非线性光学精密测量
astro-ph
02-13 00:00
基于Illustris TNG模拟，研究发现低表面亮度星系（LSBGs）的卫星系统与高表面亮度星系（HSBGs）存在显著差异。LSBGs不仅拥有更多卫星，其卫星速度弥散度也更大，且卫星系统整体与主星系盘呈反向旋转。这表明LSBGs的形成可能与其经历的并合事件较少有关，其卫星系统更倾向于由旋转主导的轨道构成，而非径向轨道。
星系形成宇宙学模拟卫星星系表面亮度星系动力学
astro-ph
02-13 00:00
研究团队利用ALMA高分辨率观测数据，首次重建了超新星SN 1987A中CO和SiO分子的三维质量分布。通过对比10种不同前身星模型的流体动力学模拟，发现双星合并形成的蓝超巨星模型最能解释观测到的CO分布，但SiO分布存在差异，表明前身星阶段硅元素混合不足。研究还提出，最致密碳氧喷出物的质心方向可能与中子星反冲方向相关，若适用于SN 1987A，其致密残骸的反冲方向可能指向观测者，角度约为$45^\circ$。
超新星遗迹三维观测流体动力学模拟分子分布前身星模型alma
astro-ph
02-13 00:00
本研究提出了一种基于边缘化高斯过程的贝叶斯框架，用于推断类星体多像光变曲线的时间延迟并检验其平稳性。模型将确定性的非平稳漂移（分段线性均值）与平稳的随机变化（Matérn和谱混合核）分离，并联合建模多个图像及其各自的微引力透镜效应。通过嵌套采样获得贝叶斯证据和参数后验分布。应用于WFI J2033-4723、B 1608+656和HE 0435-1223三个类星体，发现B 1608+656和HE 0435-1223存在强烈的非平稳性证据，而WFI J2033-4723与平稳性一致。随机分量分析显示，B 1608+656偏好马尔可夫指数核，而另外两个类星体则偏好非马尔可夫的Matérn-$\frac{3}{2}$核。研究还识别并缓解了导致时间延迟估计偏大的似然函数病理问题，提供了实用的嵌套采样收敛方案。
时间延迟贝叶斯推断高斯过程类星体光变曲线平稳性检验
astro-ph
02-13 00:00
天文学家利用凌星测光和径向速度测量，在银河系厚盘中的红矮星LHS 1903周围发现了四颗行星。这些行星轨道周期在2.2至29.3天之间，其半径分布恰好跨越了系外行星半径分布中的“半径峡谷”。密度分析表明，最内侧行星LHS 1903 b为岩石行星，中间两颗行星c和d拥有延伸的大气层。而最外侧的行星LHS 1903 e虽远离恒星，却意外地没有气态包层，表明它可能是在气体耗尽的物质盘中形成的。这一发现为理解行星半径峡谷的成因和行星系统的多样性提供了关键案例。
系外行星半径峡谷行星形成红矮星行星大气凌星法
astro-ph
02-13 00:00
本研究通过对PSR J1023+0038的光学（Aqueye+）与X射线（NICER）观测数据进行分析，测量到其轨道升交点时间$T_{\rm{asc}}$以每年约20秒的速度增加，且轨道演化呈现抛物线趋势，表明系统轨道周期和分离距离正在增大。这支持了非守恒的洛希瓣溢流模型，即伴星质量损失率远高于吸积率。同时，测得的光学-X射线脉冲相位滞后为$0.067 \pm 0.018$（对应$112.3 \pm 30.7\,\mu$s），进一步证实了两种波段的脉冲辐射可能源于脉冲星风与吸积流激波产生的同步辐射共同起源。
毫秒脉冲星轨道演化多波段观测同步辐射吸积过程
astro-ph
02-13 00:00
本研究利用MUSE深场观测数据，首次对47个红移0.7<z<2.0的恒星形成星系进行了MgII发射晕的统计分析，揭示了星系尺度外流的普遍特性。研究发现，存在MgII外流的星系通常具有更高的恒星形成率、比恒星形成率和更年轻的星族。外流速度随半径线性加速，从约60 km/s的起始速度加速至与恒星质量相关的最高速度（约490 km/s）。MgII晕的空间尺度分布峰值在半光半径约5 kpc处，并延伸至约20 kpc。紧凑晕（HLR < 8 kpc）的尺度与恒星质量相关，而延展晕则无此关联，暗示两者可能由不同的物理机制驱动。
星系外流mgii晕muse观测统计研究星系演化星周介质
astro-ph
02-13 00:00
本研究在平坦的Λ(t)CDM宇宙学框架下，探究了两种与哈勃膨胀率和暗能量密度成正比的相互作用暗能量模型。通过结合CMB距离先验、重子声学振荡、Pantheon+超新星、红移空间畸变和宇宙计时器数据，对模型进行了背景和线性扰动层面的联合分析。重点分析了暗物质密度涨落的演化，并估计了聚类参数S₈，得到Model I为0.870±0.026，Model II为0.872±0.026。研究还讨论了耦合参数ε的观测含义。
相互作用暗能量宇宙学扰动红移空间畸变λ(t)cdm模型物质聚类
astro-ph
02-13 00:00
本研究首次系统地将天体化学模型（NAUTILUS、pyRate、MONACO）直接应用于实验室天体物理实验，模拟低温（~10 K）下CO在尘埃表面的氢化反应生成甲醇等分子的过程。通过调整温度、剂量等9组实验参数，模型与实验结果取得了良好的一致性，验证了利用星际介质模型定量描述实验室尺度表面反应的可行性。研究同时讨论了模型间差异的可能来源，包括化学网络与物理过程描述的差异，为未来更精确的星际化学模拟提供了重要基准。
天体化学实验室天体物理表面反应星际尘埃化学模型甲醇形成
astro-ph
02-13 00:00
本研究利用JWST中波段测光数据，测量了209个红移1.2<z<2.4的恒星形成星系的Hα发射线流量，并对其中66个星系额外测量了Paβ流量。研究发现，Paβ/Hα线比随恒星质量和恒星形成率显著增加，表明大质量星系尘埃含量更高。与MOSDEF光谱巡天数据对比显示，Reddy等人（2025）提出的浅星云消光曲线比传统Cardelli曲线更符合观测，尤其对于大质量星系。这种浅消光曲线可用恒星形成区较低的尘埃覆盖分数解释。研究未发现星云消光与星系轴比的相关性，表明尘埃分布呈局部、斑块状，而非均匀。结果强调了JWST中波段在大样本统计研究尘埃性质方面的能力。
jwst观测星云消光尘埃几何高红移星系发射线测光宇宙正午
astro-ph
02-13 00:00
研究发现，大型盘状星系内部的星际介质并非化学均匀，其金属丰度在数百秒差距尺度上存在显著波动（约0.05 dex）。传统模型难以解释此现象。本文提出，这些不均匀性可能源于核心坍缩超新星在时空上紧密聚集形成的金属富集气体“超气泡”。通过PHANGS-MUSE星系样本的金属丰度图进行地质统计学正演建模，测得超气泡特征半径$\phi \simeq 300$ pc，区域恒星形成效率$\epsilon = 0.1-0.2$，与理论模型吻合。这表明星系的局部星际介质结构并非普适，且与整体星系性质相关。该模型描绘了现代宇宙中星系演化的新图景：大尺度上恒星形成看似平稳规律，但小尺度上仍保持类似高红移小星系的爆发式特征。
星系化学演化星际介质金属丰度超气泡恒星形成phangs-muse
econ
02-13 00:00
本研究针对职业公路自行车赛等团队活动中，现有积分排名系统过度奖励明星车手而低估辅助车手（副将）贡献的问题，提出了一种加权生产力衡量方法。该方法综合了比赛积分、再分配指标以及一个改进的 CoScore 公式，通过评估个体相对于队友的表现来量化其对团队的整体影响。基于2023赛季数据的分析表明，该指标能更全面地评估职业车手的价值，弥补了现有排名体系的关键缺陷。
团队绩效评估加权生产力职业自行车赛贡献度量化排名系统优化
econ
02-13 00:00
本研究将强化学习算法引入Crawford和Sobel（1982）的廉价沟通框架，分析当建议由算法（而非完全理性的发送者）生成时的战略沟通。研究发现：当算法顾问与决策者偏好一致时，即使从无信息的初始策略出发，学习过程也能稳健地产生信息丰富的沟通。当偏好不一致时，系统不存在稳定结果，但学习过程会产生周期性循环，这些循环能维持高信息量的沟通，并产生超越任何静态均衡的收益。
强化学习战略沟通算法决策廉价沟通均衡分析
econ
02-13 00:00
该研究探讨了消费数据与效用最大化模型的一致性度量问题。作者证明，对于表现良好（连续且递增）的效用函数类，不存在同时满足连续性和准确性的拟合优度指标——准确性意味着仅当数据集能被此类效用函数合理化时才能获得完美分数。研究发现，许多标准拟合优度指标虽然不准确，但在特定意义下是“本质准确”的。此外，标准损失函数最小化通常无法产生最佳拟合的效用函数，但通过从数据中推导出稳健的偏好关系，仍可进行福利比较。
拟合优度效用函数消费数据理性化福利比较稳健偏好
econ
02-13 00:00
本研究重新评估了电视总统辩论对选民的说服效应。通过引入“说服率”这一概念，并构建一个不依赖外生处理、平行趋势或可信工具变量的稳健框架，我们利用合理的单调性假设对说服率及其相关参数进行了部分识别。分析结果证实，电视辩论所能产生的说服效应上限仍然有限，其影响力可能低于普遍认知。
说服效应电视辩论部分识别单调性假设政治传播稳健估计
q-bio
02-13 00:00
本研究通过动力学建模，解释了沙门氏菌1,2-丙二醇利用（Pdu）微区室（MCPs）在纯化体外实验与体内实验中活性差异的原因。模型表明，体内细胞生长、胞质中存在的MCP相关酶以及非特异性醇脱氢酶是导致差异的关键。实验验证支持这一结论，并进一步揭示MCP内定位的酶对下游代谢通量贡献有限。因此，研究者提出了一个修正的体内生长模型：PduCDE被完全封装于MCP内，而大部分下游Pdu活性实际发生在细胞质中。
细菌微区室动力学建模代谢工程沙门氏菌1,2-丙二醇
q-bio
02-13 00:00
本研究通过最小模型和合成数据证明，自然选择强度的波动和新选择压力的出现，能够增强基于序列共进化推断蛋白质结构接触点的准确性。这一发现挑战了传统观点，表明普遍存在的非平衡选择噪声非但不会阻碍，反而能提升从蛋白质序列中推断结构和相互作用伙伴的成功率。
蛋白质序列分析共进化推断非平衡选择结构预测生物物理模型
q-bio
02-13 00:00
本研究为编码复杂运动基元的运动皮层臂区建立了一个神经几何模型。该模型基于2023年提出的亚黎曼框架，将运动片段建模为由运动学参数定义的短曲线集合。通过引入一个模拟皮层连接性的几何核，并利用微分方程描述皮层活动，研究团队应用分组算法成功复现了基于实测皮层活动观察到的神经状态。这证实了所选运动学变量和距离度量足以解释神经状态的形成现象。模型的模块化结构反映了大脑的层次化处理方式，即运动学空间 $\mathcal{M}$ 中的初始分组会导向更抽象的表征。
神经几何学运动皮层亚黎曼几何神经状态运动控制计算模型
q-bio
02-13 00:00
化学语言模型（CLMs）依赖分子文本编码进行学习，但不同工具包对“标准SMILES”的定义规则不同，导致同一分子可产生多种有效表示。研究发现，约半数相关论文未明确其标准化流程，这种表示不一致会扭曲模型的潜在表征，并在某些基准测试中虚假地提升预测准确率，形成“表示层面混杂”现象。这凸显了明确报告预处理工具与设置对模型可复现性与可靠性的重要性。
化学语言模型smiles表示可复现性分子设计表示混杂标准化