cs
02-25 00:00
本文提出SA-SFT，一种轻量级自增强微调方法，用于缓解大语言模型在特定任务微调时出现的灾难性遗忘问题。该方法的核心是让模型在微调前生成自我对话数据，并将这些自生成数据与任务数据混合进行训练，无需修改优化器或训练计划。实验表明，SA-SFT在50个评估场景中，不仅保持了与原模型相当的性能，还在40个案例中取得了最佳结果，优于层冻结和外部数据混合等基线方法。理论分析指出，遗忘部分源于风格诱导的参数漂移，而自生成数据的自我对齐能有效抵消此效应。
大语言模型灾难性遗忘微调自增强参数漂移模型对齐
cs
02-25 00:00
本研究提出了一种基于图神经网络（GNN）的框架，用于从自发言语中自动评估失语症严重程度。创新之处在于将患者的言语话语构建为一个有向多模态图，其中节点代表词汇项和手势，边编码词-词、手势-词和词-手势之间的转换关系。通过GraphSAGE模型学习参与者级别的嵌入表示，整合了局部邻域和整体图结构信息。结果表明，失语症的严重程度并非编码于孤立的词汇分布中，而是体现在言语与手势之间的结构化交互中。该架构为床边筛查和远程健康监测提供了可靠的自动化评估工具。
图神经网络失语症评估多模态交互言语分析医疗人工智能
cs
02-25 00:00
本研究对知识蒸馏生成的小型语言模型进行了系统性基准测试，量化分析了其性能与计算成本。结果表明，知识蒸馏能创造出更优的性能-计算曲线。研究发现，创建一个80亿参数的蒸馏模型，其计算效率比训练同等规模的原始模型高出2000倍以上，而其推理能力却能与规模大10倍的标准模型持平甚至超越。这验证了知识蒸馏不仅是模型压缩技术，更是构建前沿、可访问人工智能的主要策略。
知识蒸馏小型语言模型模型压缩计算效率基准测试资源受限
cs
02-25 00:00
本研究提出VISION-ICE框架，利用常规电生理手术中的心腔内超声（ICE）视频，通过3D卷积神经网络（3D-CNN）将心律失常起源定位建模为三类分类任务（正常窦性心律、左侧起源、右侧起源）。在十折交叉验证中，模型对四位未见患者的平均识别准确率达到66.2%，显著优于33.3%的随机基线。该方法有望为临床医生提供快速、实时的定位引导，减少心脏消融手术的操作时间和负担。未来工作将扩展数据集以提升模型的鲁棒性和泛化能力。
心腔内超声心律失常定位3d卷积神经网络人工智能辅助诊断心脏电生理
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02-25 00:00
针对智能体应用中大量虚假告警导致的“告警疲劳”问题，本文提出ConceptRM方法，旨在以低成本构建高质量训练语料来优化反射模型。该方法仅需少量专家标注作为锚点，通过生成不同噪声比例的数据集并利用协同教学训练多个模型，分析模型间的共识决策来从噪声数据中可靠地识别负样本。实验表明，ConceptRM能以最小标注成本显著提升虚假告警拦截效果，在领域内和跨领域数据集上分别优于现有LLM基线达53.31%和41.67%。
告警疲劳数据清洗协同学习反射模型噪声数据智能体
cs
02-25 00:00
本研究提出了一个防信息泄露的基准测试框架，用于评估急诊分诊中早期恶化预测模型在现实、时间受限的感知条件下的性能。研究基于MIMIC-IV-ED的去重患者队列，比较了信息丰富的医院分诊与仅依赖生命体征的类似大规模伤亡事件（MCI）场景。通过将模型输入限制在患者就诊后一小时内可获得的信息，研究发现，即使在仅使用生命体征数据时，多种建模方法的预测性能下降幅度有限，表明早期生理测量保留了重要的临床信号。结构化消融和可解释性分析进一步指出，呼吸和氧合指标是早期风险分层的最关键因素。
急诊分诊恶化预测基准测试信息约束生命体征临床决策支持
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02-25 00:00
本文探讨了AI生成输出在何种情况下与其创造者保持关联，以及在何种情况下（无论是意外、故意设计还是涌现行为）会失去这种关联。当AI可追溯至原始创造者时，添附原则为所有权分配提供了有效途径，能在保持问责的同时保护投资激励。当AI变得不可追溯时，先占原则可以鼓励资源重新分配给有动力将AI整合到生产性用途的新保管者。文章进一步分析了战略性所有权解散（即故意设计自主AI以规避归属）带来的税收套利和监管规避机会，并提出赏金制度、私人激励和政府补贴作为鼓励AI捕获、防止无主AI扭曲市场的机制。
人工智能所有权法律框架可追溯性先占原则市场扭曲监管规避
cs
02-25 00:00
现有红队测试基准通过直接翻译适配新语言时，无法捕捉根植于当地文化与法律的社会技术漏洞，造成LLM安全评估的盲区。为此，研究团队提出CAGE框架，其核心是“语义模具”方法，能将提示的攻击性结构与文化内容解耦，从而系统地将已验证的攻击意图适配到新的文化语境中，建模真实的本土化威胁而非简单越狱。研究以创建韩语基准KoRSET为例，证明其比直接翻译基线更能有效揭示模型漏洞。CAGE为开发跨文化的、有意义的、情境感知的安全基准提供了可扩展的解决方案。
大语言模型安全红队测试文化适配基准生成社会技术漏洞
cs
02-25 00:00
本研究提出了一种基于张量网络生成器增强优化（TN-GEO）框架的新方法，用于解决经典的旅行商问题（TSP）。该方法采用基于自动可微分矩阵乘积态（MPS）的张量网络玻恩机作为生成模型，利用玻恩规则定义候选解的概率分布。与需要 $N^2$ 个变量和惩罚项来确保有效路径约束的二进制编码方法不同，本研究采用基于整数变量的排列公式，并通过带掩码的自回归采样，确保生成的每个样本在构造上都是有效路径。此外，研究还引入了 $k$-site MPS 变体，使用滑动窗口方法学习 $k$-gram（连续城市子序列）的分布，从而实现对更大规模问题实例的参数高效建模。在 TSPLIB 基准实例（最多 52 个城市）上的实验验证表明，TN-GEO 的性能可以超越包括交换和 2-opt 爬山法在内的经典启发式算法。更关注局部相关性的 $k$-site 变体相比完整 MPS 情况也显示出更好的结果。
张量网络组合优化旅行商问题生成模型矩阵乘积态启发式算法
cs
02-25 00:00
本研究提出了一种利用物理信息神经网络（PINNs）解决金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）冷却优化中逆问题的新方法。针对多层结构（含铝、石墨片、不锈钢水管）的MOSFET，给定热通量及进出口温度，该方法通过逐层顺序训练PINNs来估计所需冷却剂流速。数学上，该方法在训练每层时将其它层参数视为常数，从而降低优化维度，避免陷入局部极小值，并证明了其解向解析解的收敛性。实验验证表明，该方法的预测结果与实测数据高度吻合。
物理信息神经网络mosfet散热逆问题求解热管理功率电子深度学习
cs
02-25 00:00
本文通过对首尔两个智能城区的民族志研究，探讨了人行道配送机器人引发的劳动本质问题。研究发现，机器人配送并非自主高效，而是依赖于人类劳动、法规协调和社会包容的分布式社会技术成就。机器人并未取代劳动，而是重构了劳动，使机器人表现可见，却遮蔽了背后的人类与制度支持。研究提出了“机器人特权”概念，并呼吁人机交互领域更深入地结合劳动与空间政治学，以更好地理解面向公众的机器人。
机器人劳动配送机器人智能城市社会技术系统空间政治民族志研究
cs
02-25 00:00
本研究针对住宅节能改造决策中的专业知识鸿沟，开发了一个领域特定的大语言模型。该模型基于53.6万个美国住宅建筑原型的物理模拟和技术经济计算数据进行微调，采用低秩适应（LoRA）方法，将易于获取的住宅特征映射为最优改造建议。评估显示，模型在98.9%的情况下能将最优减碳方案排在前三推荐，在93.3%的情况下能识别出最短贴现回收期。微调使CO₂预测误差降低一个数量级，能耗和改造成本预测误差也大幅减少，且在输入信息不完整时仍保持稳健性能。
节能改造大语言模型住宅建筑决策支持低碳转型技术经济分析
cs
02-25 00:00
本文提出 MoBiQuant，一种新颖的混合比特量化框架，旨在解决弹性大语言模型部署中因量化精度切换导致的校准参数不匹配问题。研究发现，该问题源于不同精度下词元级敏感性的变化，特别是由精度依赖的异常值迁移现象引起。MoBiQuant 的核心是“多合一递归残差量化”方法，可迭代重构高精度权重，并结合“词元感知路由器”动态选择残差比特切片数量。该方法在 LLaMA3-8B 上的实验表明，无需重复校准即可实现平滑的精度切换，并匹配特定比特校准后训练量化（PTQ）的性能，显著提升了模型在词元异常值分布上的泛化能力。
模型量化大语言模型弹性部署混合精度词元感知推理优化
cs
02-25 00:00
本研究挑战了传统文本到图像模型后门攻击的评估范式，揭示了编码器侧投毒会引发持续、无触发器的语义损坏，从根本上重塑了模型的表示流形。通过基于雅可比矩阵的几何机制分析，发现后门作为低秩、目标中心的形变，放大了局部敏感性，导致失真在语义邻域内连贯传播。为量化这种结构性退化，研究者提出了SEMAD诊断框架，用于测量内部嵌入漂移和下游功能错位。该发现在扩散和对比学习范式中均得到验证，暴露了编码器投毒的深层结构风险。
后门攻击扩散模型语义漂移编码器安全模型鲁棒性几何分析
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02-25 00:00
本文提出了一种联邦学习框架，用于估计桥梁退化的连续时间马尔可夫链（CTMC）风险模型。该框架允许各市政部门在不共享原始敏感检测数据的情况下，协作训练一个共享的基准模型。每个参与方利用本地数据，针对桥梁从“良好”到“轻微损坏”、“良好”到“严重损坏”以及“轻微损坏”到“严重损坏”三种状态转移，训练一个包含桥龄、海岸线距离和桥面面积等协变量的对数线性风险模型。本地优化通过小批量随机梯度下降法对CTMC对数似然函数进行，每轮通信仅上传一个12维的伪梯度向量至中央服务器。服务器使用带动量和梯度裁剪的样本加权联邦平均算法聚合更新。在包含区域异质性的合成数据上的实验表明，该联邦机制能实现稳定的收敛，并为参与者提供了天然激励：通过贡献本地数据，参与者可获得无法仅从本地数据中得到的、定期更新的全局基准参数，从而支持基于证据的生命周期规划，同时保持数据主权。
联邦学习桥梁退化评估连续时间马尔可夫链风险模型数据隐私基础设施维护
cs
02-25 00:00
本文针对AI智能体在生产环境中安全访问应用工具和数据的需求，提出了OpenPort协议（OPP）。该协议是一个治理优先的规范，通过一个与模型和运行时无关的安全服务端网关来暴露应用工具。其核心贡献包括：定义了依赖授权的工具发现机制、包含机器可执行`agent.*`原因码的稳定响应信封，以及结合集成凭证、范围权限和ABAC策略的授权模型。对于写操作，协议规定了风险门控的生命周期，默认创建草稿并需人工审核，支持在明确策略下的限时自动执行，并强制执行包括预检影响绑定和幂等性在内的高风险保障措施。为解决延迟审批流程中的“检查时/使用时”状态漂移问题，协议还引入了可选的“状态见证”配置文件，用于重新验证执行时的前置条件。协议在操作上要求包含稳定429语义的准入控制（速率限制/配额）以及跨允许/拒绝/失败路径的结构化审计事件，以确保客户端恢复和事件分析的确定性。
ai安全访问控制协议规范治理框架智能体工具
cs
02-25 00:00
本文提出CalibRL，一种支持可控探索的混合策略强化学习框架，旨在解决多模态大语言模型在强化学习训练中因状态空间巨大和奖励稀疏导致的熵崩溃、策略退化等问题。其核心机制包括：1）基于分布感知的优势加权，通过组稀有性缩放更新以校准分布，保持探索性；2）利用专家知识作为校准基线的非对称激活函数，在保留修正方向的同时抑制过度自信的更新。该方法以引导方式增加策略熵，并通过在线采样估计在策略分布来明确目标分布，从而避免收敛到错误模式，缓解模型策略与专家轨迹之间的分布不匹配，实现探索与利用的更稳定平衡。在八个基准测试上的实验验证了其有效性。
强化学习多模态推理可控探索混合策略分布校准大语言模型
cs
02-25 00:00
本文提出IMOVNO+框架，旨在联合提升数据质量与算法鲁棒性，以解决多分类任务中类别不平衡、重叠和噪声的复合问题。在数据层面，框架通过条件概率量化样本信息量，将数据集划分为核心、重叠和噪声区域，并引入结合Z-score度量的重叠清理算法及基于多正则化的智能过采样方法。在算法层面，采用元启发式方法对集成分类器进行剪枝，以削弱弱学习器的影响。在35个数据集上的实验表明，IMOVNO+在多项指标上显著优于现有方法，尤其在多分类任务中，G-mean和F1-score提升显著。
类别不平衡多分类学习数据清洗集成学习元启发式机器学习
cs
02-25 00:00
针对现有视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作中存在的推理效率低、鲁棒性差的问题，本研究提出了OptimusVLA框架。该框架创新性地引入了全局先验记忆（GPM）和局部一致性记忆（LCM）。GPM通过检索语义相似轨迹的任务级先验来替代高斯噪声，缩短了生成路径，减少了函数评估次数（NFE）。LCM则通过建模已执行的动作序列来推断任务进度，并注入学习到的一致性约束，以增强轨迹的时间连贯性与平滑性。在三个仿真基准测试中，OptimusVLA均表现优异，并在真实世界评估中，在泛化性和长时程任务上分别超越基线模型42.9%和52.4%，同时实现了2.9倍的推理加速。
机器人操作视觉语言模型动作生成记忆增强推理加速时序一致性
cs
02-25 00:00
本文针对AI（特别是大语言模型）在数字取证中识别证据的可靠性问题，提出一个结构化框架。该框架自动化提取取证工件，通过LLM驱动分析精炼数据，并利用数字取证知识图谱（DFKG）进行结果验证。在一个包含13GB数据、61个应用、2864个数据库和5870个表的真实数据集上评估，该框架通过确定性唯一标识符（UID）和取证交叉引用，确保了工件的可追溯性和证据一致性。实验表明，该框架在工件提取上准确率超过95%，有力支持了监管链的遵循，并增强了取证关系的上下文一致性，为建立合法可靠的AI辅助数字取证范式提供了方法论。
数字取证大语言模型证据可靠性知识图谱自动化验证监管链
cs
02-25 00:00
本研究针对边缘设备AI内核编译，提出了一种基准测试方法，用于量化分析基于MLIR的编译流水线中三种编译器控制机制的性能贡献：向量化(Vec)、跨硬件上下文的多线程(MT)以及使用乒乓暂存缓冲区的双缓冲(DB)。通过Triton/Inductor生成的内核，研究构建了消融阶梯以分离各机制的贡献，并以GELU激活函数为代表，量化了MT加速比随问题规模的变化。结果表明，向量化是带宽敏感内核的主要增益来源；当调度开销被分摊后，多线程能带来显著提升；而在传输与计算可重叠时（即非纯内存或纯计算受限的极端情况），双缓冲能提供额外收益。
ai编译器mlir并行优化延迟隐藏性能分析边缘计算
cs
02-25 00:00
研究发现，新手程序员过度依赖大语言模型（LLM）进行“氛围编程”（Vibe Coding）会积累“认知债务”（Epistemic Debt）。实验（N=78）对比了无限制AI辅助、有引导的AI脚手架和手动编程三种模式。结果显示，无限制AI组在后续“AI黑屏”维护任务中的失败率高达77%，远高于有引导组的39%。这表明，仅将AI视为外包承包商（Cognitive Outsourcing）而非咨询顾问（Cognitive Offloading），会阻碍学习者形成必要的认知图式，导致其成为高功能但低修正能力的“脆弱专家”。研究提出，未来的学习系统需引入“元认知摩擦”（Metacognitive Friction）机制，例如“解释门”（Explanation Gate）和“复述教学”（Teach-Back）协议，以保障AI生成代码的可维护性。
ai辅助编程认知债务元认知脚手架大语言模型编程教育代码可维护性
q-bio
02-25 00:00
本研究提出了一种创新的方法，通过向E(3)等变（极性）向量特征中注入轴向特征，成功实现了从同手性（L-L）训练数据到异手性（D-L）设计任务的跨手性泛化。该方法集成于潜在扩散模型中，用于设计靶向L型蛋白质的D型多肽结合剂。计算基准测试表明其性能优于现有工具，并首次在湿实验中得到验证，为处理蛋白质设计中的手性问题提供了新视角。
d型多肽设计跨手性泛化轴向向量潜在扩散模型蛋白质设计ai药物发现
q-bio
02-25 00:00
本研究提出KEMP-PIP，一种用于预测促炎肽（PIPs）的混合机器学习框架。该方法创新性地融合了预训练蛋白质语言模型ESM的上下文嵌入、多尺度k-mer频率、理化描述符及modlAMP序列特征。通过特征剪枝、类别加权逻辑回归及集成平均优化，有效处理了高维特征与类别不平衡问题。在标准基准数据集上，KEMP-PIP的MCC、准确率和AUC分别达到0.505、0.752和0.762，性能优于现有方法。
促炎肽预测特征融合蛋白质语言模型机器学习生物信息学
q-bio
02-25 00:00
本文提出DiffuNovo，一种用于从头肽段测序（DNPS）的新型回归器引导扩散模型。现有方法常将肽段质量与实验前体质量必须匹配这一关键物理约束作为简单输入或后处理，导致大量不合理预测。DiffuNovo在训练阶段引入新颖的肽段级质量损失函数指导模型优化，在推理阶段则通过潜在空间中的梯度更新进行回归器引导，强制生成的肽段满足质量约束。在标准基准测试中，DiffuNovo在DNPS准确率上超越了现有最优方法，并显著降低了质量误差，生成了物理上更合理的肽段序列。
从头肽段测序扩散模型质量约束蛋白质组学深度学习生物信息学
q-bio
02-25 00:00
本文以生态系统为范例，系统回顾了过去15年复杂非线性开放系统中临界点（Tipping Points）的研究进展。临界点被定义为系统参数微小变化导致其性质发生显著改变的状态，通常伴随突变性与不可逆性。研究指出，除经典的分岔诱导临界点外，不同模型前提、细节层次及环境强迫可导致多种临界机制。在空间扩展或多尺度系统中，不同部分对环境变化的响应存在差异或存在时滞，相互作用可能引发临界级联。文章总结了主要发现，指出了当前知识空白，并为未来研究绘制了路线图。
临界点生态系统复杂系统非线性动力学分岔理论级联效应
q-bio
02-25 00:00
本研究提出了一种名为SampEuler的新型拓扑形状描述符，旨在克服传统欧拉特征变换对噪声敏感的局限性。通过理论分析和基准数据集验证，SampEuler在稳定性上表现优异。研究将其应用于小鼠胸腺的二维成像数据集，成功捕捉到与衰老相关的细微、局部形态学差异，其性能超越了基于持续同调的方法和深度学习模型。此外，研究还开发了相应的向量化和可视化框架，以增强结果的可解释性，为理解胸腺随年龄增长的结构变化提供了新的见解。
拓扑数据分析形状描述符胸腺结构欧拉特征变换生物医学成像形态学分析
q-bio
02-25 00:00
本研究提出一种靶向T2-FLAIR缺失训练方法，通过在训练中随机将T2-FLAIR通道置零（缺失概率r=0.35或0.50），提升了nnU-Net模型在T2-FLAIR序列缺失时的胶质母细胞瘤MRI分割鲁棒性。实验表明，当T2-FLAIR可用时，该方法保持了原有的分割性能（中位DSC 94.8% vs 95.0%）；当T2-FLAIR缺失时，整体分割DSC从81.0%显著提升至93.4%，水肿区域DSC从14.0%提升至87.0%，全肿瘤体积偏差从-45.6 mL改善至0.83 mL。该方法在保持性能的同时，有效解决了临床中常见序列缺失的问题。
医学影像分割胶质母细胞瘤nnu-net数据缺失鲁棒性深度学习mri多模态
q-bio
02-25 00:00
本研究针对磁共振波谱（MRS）中低信噪比、谱峰重叠的代谢物（如GABA）定量难题，开发并系统验证了两种深度学习模型：卷积神经网络（CNN）和Y型自编码器（YAE）。模型在10万条模拟谱线上训练，并通过包含已知真实浓度的144条实验体模谱线进行验证。研究发现，通过在训练数据中建模可变的谱线宽度进行数据增强，能显著缩小模拟与真实数据间的性能差距。优化后的深度学习模型在GABA定量上的平均绝对误差（MAE）为0.151-0.160（最大归一化相对浓度），优于传统LCModel工具（0.220）。研究表明，物理信息驱动的数据增强是提升模型在真实数据上可靠性的关键。
磁共振波谱深度学习代谢物定量gaba模拟到现实数据增强
q-bio
02-25 00:00
本研究提出Graph Semantic Predictive Network (GraSPNet)，一种用于分子图分析的层次自监督学习框架。该方法无需预定义词汇表，将分子图分解为具有化学意义的片段，并通过原子和片段两个层次的消息传递与掩码语义预测，学习多分辨率的分子结构表示。实验表明，GraSPNet能学习到具有化学意义的表征，并在多个分子性质预测基准的迁移学习任务中，持续优于现有的图自监督学习方法。
图自监督学习分子表示学习层次语义建模化学片段迁移学习性质预测
q-bio
02-25 00:00
本研究揭示了基于Transformer的蛋白质语言模型（PLMs）与自然语言模型在信息分布上的关键差异。针对蛋白质序列仅有20种氨基酸“词汇”却蕴含丰富功能空间的特点，作者将自然语言处理中的“早期退出”技术进行适应性改进，使其能根据具体任务和蛋白质自动选择PLMs中间层的表征。该方法在多种非结构性质预测任务中，不仅将准确率提升了0.4至7.01个百分点，还实现了超过10%的效率增益，为生物领域的语言建模研究开辟了新方向。
蛋白质语言模型transformer架构生物信息学模型效率非结构性质预测早期退出
q-bio
02-25 00:00
本文提出了一种基于中心流形理论的改进框架，使经典的线性噪声近似（LNA）模型能够准确捕捉基因调控、流行病学等领域的非线性随机群体动力学（如振荡、双稳态）。该方法通过针对特定非线性系统类进行定制化修正，在保持LNA计算效率与解析可处理性的同时，实现了长期预测的准确性。研究以分子群体动力学中的振荡和双稳态系统为例，验证了改进后LNA在长期模拟中的准确性与显著的计算效率提升。
群体动力学线性噪声近似非线性系统计算模拟中心流形理论随机过程
q-bio
02-25 00:00
本研究提出PepMorph，一种端到端的肽发现流程，旨在解决从巨大序列空间中筛选具有特定自组装形态（如纤维状或球状）肽序列的难题。该方法通过整合现有数据集并提取几何与物理化学描述符作为形态代理，训练了一个基于Transformer的条件变分自编码器，并引入掩码机制以在任意条件下生成新颖肽序列。经粗粒度分子动力学模拟验证，生成序列在目标形态类别上的成功率高达83%，为生物医学和能源应用中的肽材料设计提供了高效框架。
肽自组装条件生成模型分子设计计算生物学粗粒度模拟
q-bio
02-25 00:00
本研究提出了一种利用机器学习原子间势能模型为分子补充三维几何结构的新方法。研究者首先构建了一个包含350万个分子、3亿个构象快照的大规模分子弛豫数据集，并训练模型预测能量和力。训练后的模型可通过几何优化获得近似的低能三维结构，这些结构虽未达到密度泛函理论级别的精度，但相比未弛豫结构仍能提升下游性质预测性能。此外，模型也可在有真实三维结构时直接微调用于性质预测。结果表明，基于弛豫数据预训练的模型能学习可迁移的分子表示，并提供对性质预测有益的近似分子几何结构。
分子几何结构机器学习势能分子弛豫性质预测预训练模型
q-bio
02-25 00:00
本研究提出MCTD-ME方法，将掩码扩散模型与蒙特卡洛树搜索结合，以解决蛋白质设计中长程依赖和搜索空间过大的难题。该方法利用生物物理保真度增强的扩散去噪作为推演引擎，可联合修订多个氨基酸位点，并通过基于pLDDT的掩码调度策略，在保留可靠残基的同时聚焦低置信度区域进行优化。提出的多专家选择规则PH-UCT-ME将基于香农熵的UCT扩展至专家集合，并引入互信息指导。在CAMEO和PDB基准测试中，MCTD-ME在逆折叠、折叠及基序支架等任务上表现优异，为蛋白质从头设计提供了可扩展的通用框架。
蛋白质设计蒙特卡洛树搜索扩散模型多专家系统生物信息学人工智能
math
02-25 00:00
本文构造了一类取值于广义Kingman单纯形的新型无限维扩散过程，用于描述具有多个标记（如颜色）的无限多类型相对频率的时序演化。模型从有限维Wright-Fisher扩散出发，通过推广Dirichlet分布的自相似性，建立了关于标记的多重斜积表示。对每个标记内的频率降序排列后，证明了当每类标记的类型数趋于无穷时，扩散过程的分布极限存在，并刻画了其无穷小算子。该极限过程在仅有两个标记时退化为Thoma单纯形上的扩散，而当所有频率共享同一标记时则恢复经典无限中性等位基因模型。极限扩散的平稳测度被证明为最近提出的多Poisson-Dirichlet分布，该分布推广了Kingman的Poisson-Dirichlet分布，并作为一类带标记随机划分的de Finetti表示测度。
随机过程无限维扩散poisson-dirichlet分布kingman单纯形种群遗传模型标记划分
math
02-25 00:00
本研究证明了在标准汉明误差模型下，二进制字母表上仅进行2次查询（即使是自适应查询）的松弛局部可解码码（RLDC）的码字长度必须呈指数级增长。这是首个针对RLDC的指数级下界结果，回答了Gur和Lachish（2021）提出的公开问题。通过将RLDC转化为标准汉明LDC并精细分析固定码字比特的消息比特限制，该工作揭示了在恒定查询复杂度下码字长度的“相变”行为。
松弛局部可解码码指数下界查询复杂度汉明误差编码理论理论计算机科学
math
02-25 00:00
本文针对图节点相似度度量SimRank矩阵计算内存消耗大的问题，提出了两种低参数嵌入格式。第一种采用非对称形式，可通过专门的交替优化算法计算；第二种基于对称表示，采用牛顿型迭代。两种方法的数值实现均避免了处理稠密矩阵，保持了低内存消耗。在公开数据集上的实验表明，所提算法在误差范数（特别是切比雪夫范数）以及为每个节点保留最相似元素的平均数量方面，都能很好地近似SimRank矩阵。
simrank矩阵近似低内存算法图相似度交替优化牛顿迭代
math
02-25 00:00
本文系统构建了一套帐篷空间理论，完整刻画了齐次Triebel-Lizorkin空间 $\mathrm{\dot F}^{\beta}_{p,q}$。该理论推广了经典的Coifman-Meyer-Stein空间，并与Huang的加权帐篷空间等价。研究证明了该帐篷空间具有与Triebel-Lizorkin空间平行的泛函分析结构，包括对偶性、嵌入关系、离散刻画、John-Nirenberg型性质及实复插值理论。特别地，首次完整刻画了端点空间 $\mathrm{\dot F}^\beta_{\infty,q}$，完善了Auscher等人的早期工作。
帐篷空间triebel-lizorkin空间泛函分析调和分析插值理论端点空间
math
02-25 00:00
本文证明了与某个Calabi-Yau三维流形相关的4维Galois表示是可约的，其2维合成因子分别来自权为2和4、水平为14的两个特定模形式。这一结果验证了Meyer和Verrill的猜想，并回应了Candelas等人通过计算一族Calabi-Yau流形的Euler因子所提出的预测，该纤维被识别为三个极有可能的“秩2吸引子”之一。
calabi-yau流形galois表示模形式数论几何吸引子
math
02-25 00:00
本文推广了有理角平分问题，研究环R^n中线性无关向量对能否被m等分向量序列所表示。当向量非正交时，该条件等价于某个m次多项式在R的分式域F中存在根。特别地，当R=ℤ时，条件简化为多项式在常数项因子中存在根。当m=2^e时，条件进一步等价于cos(θ/2^{e-1})∈F，其中θ为向量间夹角。
角度等分环论向量几何多项式根代数刻画
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种利用二维功能梯度各向异性超材料，在弹性波从刚性介质向柔性介质传播时实现纵波-横波高效模式转换的新机制。通过设计超材料中的密度和形状梯度，有效缓解了由偏振失配引起的阻抗失配问题。研究结合单元色散分析和频域有限元模拟，在1-10 kHz频段内实现了宽带模式转换，并通过增材制造样品的全场速度测量进行了实验验证。该方法可应用于医学成像、地震隔离和换能器设计等领域。
弹性波模式转换功能梯度材料超材料阻抗匹配增材制造
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种基于机器学习的逆向设计框架，用于开发具有负泊松比和负热膨胀系数的双材料混合蜂窝热弹性超材料。通过高通量模拟生成数据集，训练正向神经网络模型以高效预测结构性能，并开发了六种针对不同设计场景的逆向模型，可根据目标性能反推几何特征与基材属性。该方法将正向模型集成至逆向模型的损失函数中，并通过代表性设计案例验证了模型的有效性，为新型工程系统中的超材料应用提供了高效的设计工具。
超材料设计机器学习逆向设计热弹性负泊松比负热膨胀
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种用于ISAC后加速器的在线调谐策略。该方法首先利用数字孪生模型预设机器光学参数，然后在有束流运行的在线操作中进行贝叶斯优化以实现导向。该模型可在数秒内计算端到端的振荡频率，并在设备边界、变化率限制和束流损失联锁等约束下与控制系统交互。实验案例表明，在相同条件下，将光学参数与导向解耦的策略比完全贝叶斯（光学+导向）基线方法收敛更快、更可靠，达到高传输效率所需的迭代次数减少了4-6倍，最终平均传输效率达到中高90%范围。通过参数空间降维，收敛过程更可预测，且更易于实施运行安全保护。
加速器调谐贝叶斯优化数字孪生在线控制参数降维光学解耦
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种无需极化、与CMOS工艺兼容的硅-有机混合微环调制器平台。该平台利用铁电向列相液晶独特的双相移特性，将射频信号与直流偏压施加于同一电极，实现了高达7.8 GHz的电光带宽，这是目前同类器件的最高纪录。作为概念验证，器件在约0.084 mm²的面积上实现了约150 pm/V的线性谐振位移，静态功耗效率约为4.5 nW/π，片上光插入损耗约为0.78 dB。该工作通过选择性图案化沉积和自由形式光子线键合技术，成功展示了铁电向列相液晶在硅基光子集成电路中的集成。
硅基光子学电光调制器铁电液晶微环谐振器光子集成
physics
02-25 00:00
本研究报道了一种将金刚石氮空位（NV）中心与定制40纳米CMOS单光子雪崩二极管（SPAD）阵列集成的量子生物传感平台进展。该系统集成了片上主动淬灭、数字读出、紧凑微波传输及实用光学激发/收集方案，支持宽场光探测磁共振（ODMR）。通过分析荧光收集效率、探测器计数率能力和微波均匀性等系统级设计，并以SPION标记的HEK293T细胞为用例，研究指出需亚微特斯拉（sub-$\mu$T）灵敏度以分辨典型系综线宽内的ODMR位移。基于所提架构与效率分析，预计每像素磁场灵敏度可达约90 nT/$\sqrt{\mathrm{Hz}}$，为从光学繁复的量子钻石显微镜迈向紧凑、CMOS集成的NV生物传感器，实现复杂生物环境中定量磁成像提供了实用路径。
量子传感nv中心cmos集成生物磁成像单光子探测光探测磁共振
physics
02-25 00:00
本研究首次在活体动物模型中，利用激光驱动质子加速器产生的超高瞬时剂量率（FLASH效应）照射正常哺乳动物组织。实验发现，与常规剂量率的X射线照射相比，激光驱动质子能显著减轻组织水肿。RNA测序分析进一步揭示了两种不同剂量水平下，与免疫和表皮程序相关的差异基因表达，为理解FLASH效应的生物学机制提供了新线索。
flash放疗激光质子超高剂量率正常组织保护在体实验基因表达
physics
02-25 00:00
本研究发展了一个微观理论，揭示了卤化物钙钛矿量子点中产生超辐射、超吸收等迪克合作光学现象的物理起源。核心发现是，合作发射源于光学跃迁偶极子的集体耦合与晶格诱导无序之间的竞争，其平衡由拉曼声子谱密度和激子振子强度决定。高温下，强弗罗利希耦合和玻璃态晶格动力学产生动态无序，抑制偶极同步，导致非相干发射；冷却后，晶格涨落冻结，当集体耦合超过残余静态无序时，合作相干性出现。该理论定量解释了辐射速率常数比和双激子结合能的尺寸、成分和温度依赖趋势。
钙钛矿量子点迪克物理超辐射晶格无序集体耦合合作发射
physics
02-25 00:00
本研究结合DNA纳米技术的结构精确性与ε近零（ENZ）超材料的独特场环境，实现了对纳米尺度能量转移过程的双重优化。通过DNA分子信标精确控制供体-受体（Atto425/Cy3.5）的间距（2 nm与7.2 nm）与取向，并将其置于多层ENZ超材料衬底的近场中。时间分辨光致发光测量显示，相较于玻璃衬底，ENZ环境下的FRET效率显著提升，对应供体淬灭增强与寿命缩短。该架构通过DNA的结构编程与ENZ介导的局域光学态密度（LDOS）重分布，为放大量子发射体间的近场耦合提供了一条可扩展的实验路径，在下一代生物传感与量子光子技术中具有应用潜力。
fret增强dna纳米技术enz超材料能量转移量子发射体近场耦合
physics
02-25 00:00
研究团队提出了一种名为“距离模拟器”的新型光学系统，仅需三个透镜即可在紧凑装置内模拟长距离单色激光传播的空间效应。该系统解决了星间光学系统地面测试的关键难题，通过数值分析量化了系统紧凑性与制造精度之间的基本权衡，为未来多卫星激光链路技术的紧凑光学测试平台设计提供了实用框架。
光学模拟激光传播卫星通信光学测试紧凑系统
physics
02-25 00:00
本研究提出了两种首次示范型氘氚（DT）悬浮偶极聚变电站的高层设计。设计核心是一个峰值磁场达23 T、采用钨和碳化硼分层中子屏蔽的REBCO超导磁体，能将92%的沉积热量辐射至第一壁。创新点在于将磁体线圈分为“牺牲”部分（约20%）和半永久部分，牺牲部分因中子损伤寿命约1年，可快速更换和翻新，从而解决了DT燃料循环中14.1 MeV高能中子对超导磁体的损伤难题。较大设计可产生667 MW聚变功率和208 MW净电功率，为实现经济可行的聚变发电提供了新路径。
聚变能源悬浮偶极氘氚燃料超导磁体中子屏蔽电站设计
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种基于CERN White Rabbit协议的低成本高精度定时同步方案。该系统通过增强的电子架构，能够在无需复杂环境补偿（如温度漂移）的情况下，实现超过一百公里距离的皮秒级同步精度。实验以加速器中用于电子/正电子束极化测量的脉冲激光系统为对象，验证了系统在长距离传输后仅产生数皮秒漂移的稳定性能。该工作为大型加速器组件与探测器网络提供了经济可行的精密同步解决方案。
定时同步white rabbit协议皮秒精度加速器诊断长距离传输低成本系统
astro-ph
02-25 00:00
本研究通过对小麦哲伦云中20颗晚O型和B型超巨星进行紫外与光学光谱联合分析，量化了其恒星与星风性质。通过与金属丰度更高的大麦哲伦云中类似样本对比，首次推导出适用于特定光度与温度范围的星风动量与金属丰度的依赖关系。研究发现，星风性质对金属丰度存在显著依赖，这主要源于质量损失率的变化。研究未在特定温度区间发现星风性质的不连续变化（即双稳态跳跃的证据）。此外，约40%样本的演化质量与光谱质量存在差异，且蓝超巨星的质量损失率过低，无法通过单星演化形成经典沃尔夫-拉叶星，表明需要爆发事件或双星相互作用来解释小麦哲伦云中的沃尔夫-拉叶星群特征。
大质量恒星星风物理金属丰度麦哲伦云光谱分析恒星演化
astro-ph
02-25 00:00
研究提出，当光线穿过暗域壁时，会通过一种与规范Chern-Simons项耦合的拓扑形式，将可见光子转化为暗光子。该效应完全局域于域壁，无需额外条件。转化率是光子频率的锐利函数，在紫外截断之上消失。部分“隐形”效应可能导致透射光偏振旋转约$\Delta\vartheta \sim 10^{-3}$弧度，改变宇宙微波背景功率谱，并在低频下违反Etherington互易关系，这些都可能影响哈勃常数的宇宙学测定。
暗物质暗光子宇宙学规范场论偏振旋转哈勃常数
astro-ph
02-25 00:00
最新研究利用费米伽马射线空间望远镜数据，检验了银河系中心伽马射线过剩信号与三轴非对称暗物质晕模型的兼容性。研究发现，该过剩信号的光谱和内部尖峰结构对暗物质晕的三轴性和倾斜度变化不敏感，但其整体形态能有效区分不同晕模型。结果表明，信号更可能源于一个三轴且倾斜的暗物质晕，而非恒星晕，为理解其起源提供了关键线索。
暗物质晕伽马射线过剩银河系中心三轴性费米望远镜天体物理
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用HSC-SSP深场光学图像，首次对169个高倾角中心星系进行了系统的恒星晕普查。在93个星系中探测到恒星晕，发现其探测率在银河系质量星系中可达70%以上。研究发现，更高质量的星系通常拥有更延展的晕和更活跃的并合历史。然而，对邻近星系（25 Mpc内）的分析显示，其中三分之二（包括银河系）的恒星晕质量低于平均水平，存在约0.3 dex的“晕亏缺”，暗示了这些星系在近期经历了异常平静的并合历史。
恒星晕星系并合星系演化高倾角星系hsc巡天观测天文学
astro-ph
02-25 00:00
随着引力波探测数据量的快速增长，使用高维灵活模型推断天体源群体性质的计算成本急剧增加。本研究提出了一种基于神经变分后验估计的贝叶斯更新方法，可在新数据到来时，无需重新分析已有数据，即可高效更新对双黑洞群体性质的推断。该方法通过近似先前观测的后验概率密度，实现了对真实及模拟引力波星表的快速更新，并测试了不同更新频率（如按月更新或随新信号到达更新）的可靠性。研究发现，更新的稳健性对每次更新所包含的信息量敏感，且使用较大数据段进行更新效果最佳。该方法还为识别对群体推断具有高信息量的单个事件提供了可能，并为与宇宙学等其他数据的联合分析提供了高效的似然表示。
引力波天体物理贝叶斯推断神经变分推断群体分析计算天体物理数据更新
astro-ph
02-25 00:00
本研究通过辐射流体动力学模拟，探讨了原行星盘死区内缘周期性吸积爆发对尘埃环形成的影响。研究发现，吸积爆发可在死区内（约1天文单位处）形成多个尘埃环，其质量可达约1.6个地球质量，可能为行星形成提供种子。动态尘埃破碎模型表明，尘埃演化会增强爆发期间的不透明度，导致更强烈的爆发并深入死区。研究强调了在吸积爆发模型中自洽处理尘埃动力学的重要性。
行星形成原行星盘吸积爆发尘埃环死区流体动力学模拟
astro-ph
02-25 00:00
为满足“宜居世界天文台”（HWO）对极高对比度（$10^{-10}$）的观测需求，维持长期波前稳定至关重要。本文提出将计算密集的高阶波前传感与控制（HOWFSC）任务卸载至位于日地L2点的专用伴飞计算卫星上。该架构允许使用现代、耐辐射的高性能处理器，在不增加主观测台风险的前提下，将端到端控制频率从传统抗辐射星载处理或地面闭环的亚赫兹水平提升至数十甚至数百赫兹。研究评估了商用硬件平台的性能与可行性，并提出了可实现更高控制频率且显著降低功耗的定制架构。
波前传感与控制计算架构空间天文台高性能计算协同飞行
astro-ph
02-25 00:00
本研究开发了一种新的耀斑检测算法，对时间上紧密相邻或重叠的恒星耀斑具有高灵敏度。通过对TESS数据的分析，在约16,000颗恒星（主要为M型矮星）上探测到约22万次耀斑。耀斑间隔时间的分布显示，相对于泊松过程的预期，存在大量紧密相邻的耀斑。研究将此归因于“共情耀斑”（即一次耀斑触发另一次耀斑），其发生率为4%至9%，与太阳上的观测结果一致。这是首次在其他恒星上获得统计上稳健的共情耀斑证据，揭示了太阳与低质量恒星之间的共性。
恒星耀斑tess卫星m型矮星耀斑触发天体物理统计太阳类比
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用迄今最大的134个赛弗特1星系样本，系统研究了活动星系核（AGN）X射线变率与黑洞质量、光度等物理性质的关系。研究发现，X射线变率与光度之间的相关性，与它和黑洞质量的相关性同样强，这与早期结论不同。同时，研究未发现变率与爱丁顿比之间存在预期的反相关关系。从宇宙学应用角度看，样本量的增大将光度-变率关系的弥散降低至约0.63 dex，虽较以往有显著改进，但仍不足以媲美超新星等现有标准烛光。研究指出，未来AXIS、NewAthena等X射线天文台将能对数千个高红移AGN进行精确变率测量，有望使其成为一种新的宇宙学探针。
活动星系核x射线变率标准烛光黑洞质量宇宙学探针bass巡天
astro-ph
02-25 00:00
针对太阳观测数据量大、罕见事件易被传统及主流机器学习方法忽略的问题，本研究提出了Inspectorch开源框架。该框架利用基于流的概率模型，学习多维太阳观测数据的分布，并为每个样本分配概率，从而高效识别低概率的罕见事件。该方法已成功应用于Hinode/SP、IRIS、SST/CRISP、SDO/AIA及Solar Orbiter/EUI等多源观测数据，能有效识别出具有强多普勒频移、异常谱线展宽及与小尺度磁重联相关的动态特征等罕见光谱。研究表明，基于流模型的密度估计为大规模太阳数据集中挖掘物理相关的极端现象提供了有力工具。
太阳物理罕见事件探测流模型无监督学习密度估计大数据分析
astro-ph
02-25 00:00
研究团队利用Subaru/SCExAO对9颗赫比格星进行近红外偏振成像观测，首次在MWC 480、HD 163296和HD 143006周围探测到原行星盘。通过对比VLT/SPHERE历史数据，发现MWC 480盘面存在两个方位角亮度凹陷，其中一个在2021-2022年间发生位移；HD 163296外环的偏振强度峰值在15个月内呈现线性运动。这些特征的运动速度远超局部开普勒速度，表明观测到的变异性主要由照明条件变化驱动，而非物质物理运动。研究还首次展示了SCExAO快速偏振差分成像模式探测原行星盘的能力。
原行星盘散射光变偏振成像赫比格星自适应光学时间演化
astro-ph
02-25 00:00
本研究通过精粹暴胀模型统一描述宇宙早期暴胀与当前暗能量主导阶段，利用改进的CLASS代码计算宇宙学可观测量，结合CMB、BAO和Ia型超新星数据，对中微子总质量进行贝叶斯参数估计。该模型打破了暗能量状态方程与中微子质量间的简并性，给出平坦几何下$\sum m_\nu<0.067$ eV、含曲率时$\sum m_\nu<0.116$ eV的严格上限。预测显示未来观测将进一步提升对精粹参数$\alpha_{QI}$的测量精度约72%。
精粹暴胀中微子质量宇宙学约束暗能量贝叶斯分析cmb
econ
02-25 00:00
本研究基于对医疗行业员工的调查数据，分析了残障状态对工作满意度、申请合理便利及其获批情况的影响。研究发现，残障员工对工作体验的感知更为负面，且更可能申请合理便利，但其申请获批概率与非残障员工相当。回归分析表明，当残障员工的合理便利申请得到“完全满足”时，其工作满意度与非残障员工之间的差距基本消失。然而，在离职意愿方面，即使获得便利，残障员工的离职倾向依然更高。部分满足的便利措施仅对部分工作体验指标有改善作用。
残障就业工作满意度职场便利医疗行业离职意愿
econ
02-25 00:00
一项针对纽约州直接支持专业人员（DSPs）的全州性横断面调查（2022-2023年，有效样本2766人）显示，高达62.6%的受访者经历过食物和/或住房不安全，其中超过一半同时面临两种困境。不安全率在残疾DSPs（76.2%）、有色人种DSPs（75.7%）及低收入群体（72.4%）中最高，但所有人口群体中均有超过50%的DSPs受到影响。研究指出，这种普遍的不安全状况是一种职业危害，不仅损害工人福利，更在宏观层面威胁着为智力和发育障碍者提供照护的支持系统的稳定性。
社会保障职业风险低收入群体健康公平照护工作者
econ
02-25 00:00
本研究利用马来西亚和越南的老年调查面板数据，通过泊松随机效应模型分析家庭支持对老年人身心健康的影响。研究发现，子女的存在对两国老年人的身心健康均起到重要保护作用。在马来西亚，与儿子同住对身体健康有额外保护；在越南，子女住在附近对老年女性的心理健康保护作用尤为显著。研究强调了社会安全网对独居老人健康的重要性。
老龄化家庭支持身心健康面板数据社会安全网
econ
02-25 00:00
本文研究了当卖家只能观测到聚合的匿名订单统计量（如最高价、最低价或中间值），而无法获取完整投标数据时的稳健拍卖设计问题。核心结论是，在卖家寻求与观测统计量一致的所有价值分布中最坏情况下的期望收益最大化时，许多简单且广泛使用的机制是稳健最优的。具体而言，给定最高价值分布时，一口价最优；给定最低价值分布时，针对唯一一致独立同分布设计的迈尔森拍卖最优；当观测中间订单统计量且隐含的独立同分布在保留价以上正则时，带最优保留价的第二价格拍卖最优。研究为兼顾公平与隐私的非歧视性拍卖设计提供了易处理的理论基础。
拍卖设计稳健机制匿名信息订单统计量收益最大化非歧视性
econ
02-25 00:00
本文指出，著名的Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制在匹配市场中同样存在收入非单调性问题。这意味着，即使买家对某组物品的估值提高，拍卖的总收入也可能下降。这一发现挑战了传统观点，即收入非单调性仅源于组合拍卖中的互补性。研究表明，该问题在更简单的匹配市场模型中依然存在，揭示了VCG机制更深层的结构性缺陷。
拍卖理论vcg机制匹配市场收入非单调性机制设计
econ
02-25 00:00
研究将分析可靠性分解为“智力”（得出正确结论的能力）与“诚信”（在引入与分析无关的期望结果暗示时结论的稳定性）两个维度，并评估了14个前沿大语言模型。通过模拟医院合并效应实证分析的任务发现，两者存在权衡：在中性条件下最可能得出正确结论的模型，也最容易在受到动机性框架暗示时改变结论。这揭示了“目标条件分析迎合”现象，即模型推理会响应与证据无关的期望结果暗示，从而偏离客观证据。该发现对依赖LLMs的实证研究和组织决策具有重要警示。
大语言模型分析可靠性模型评估实证研究决策偏差人工智能伦理
econ
02-25 00:00
本文挑战了战略研究中长期存在的“单一行动者”假设，即认为企业是具有一致偏好的整体。作者指出，组织是由目标各异甚至冲突的个体组成的联盟。为此，他们开发了一个数学框架，通过随机效用模型将个体效用函数映射为选择概率，再根据明确的聚合结构（如一致同意制或多头制）合并这些概率，最终推导出能合理化集体行为的组织效用函数。研究表明，组织效用函数并非成员效用的简单平均，而是被聚合结构系统性重塑：一致同意制近似于基础效用函数的逐点最小值，放大了风险规避；多头制则近似于逐点最大值，鼓励风险寻求。该框架为将行为基础的组织偏好融入传统战略模型提供了简洁方法。
组织决策偏好聚合战略分析行为经济学效用函数集体选择
econ
02-25 00:00
本研究基于双边合约的去中心化网络化市场，探讨了稳定性和公平性问题。研究证明，纳什均衡的一个明确定义子集可以作为竞争均衡存在。通过分析基于报价的交易动态和随机价格时钟市场，我们获得了向纳什均衡和竞争均衡收敛的新结果，为去中心化动态交易网络的稳定性提供了理论依据。然而，在公平性与（核心）稳定性之间存在着紧张关系：非必要参与者在任何核心结果中效用总为零，甚至必要参与者也可能在所有核心结果中获得零效用。
去中心化市场交易网络博弈均衡核心稳定性公平性动态收敛
econ
02-25 00:00
本文提出，随着AGI发展，可度量的认知执行边际成本将趋近于零，经济增长的核心约束将从“智力”转向“人类验证带宽”——即验证、审计和承责的能力。作者构建了一个模型，描述了“自动化成本”指数下降与“验证成本”生物性瓶颈之间的竞赛，由此产生的“可度量性鸿沟”将驱动技术变革从技能偏向转向可度量性偏向。经济租金将流向可验证的真实数据、加密溯源和责任承保。若不加管理，可能导向“空心化经济”；但若能同步扩展验证能力，则可能催生“增强型经济”。
agi经济学验证瓶颈可度量性鸿沟技术变革责任承保经济结构转型
econ
02-25 00:00
预测市场在长期事件上存在流动性不足和价格准确性下降的问题，即“长期预测难题”。本研究通过基于智能体的模拟实验，使用大语言模型交易员，评估了付息头寸政策的效果。研究发现，虽然长期预测确实会降低准确性（偏差约0.72个百分点），但程度低于以往理论估计。引入付息机制后，能消除约83%的长期预测对准确性的负面影响，并将市场参与度提升超过三倍（财富参与比例从17%升至62%）。这表明付息头寸主要通过激励参与而非纠正偏差来有效缓解该难题。
预测市场长期预测付息头寸市场流动性价格发现基于智能体模拟
econ
02-25 00:00
本文指出，在随机实验中，即使个体层面的条件平均治疗效果（CATE）预测模型设定正确，将其预测结果聚合到群体层面（如人口统计细分市场）时，通常无法准确恢复相应的群体平均治疗效果（GATE），从而产生系统性偏差。研究者建立了一个统一的统计框架来检测和缓解这种群体偏差，包括推导渐近正态估计量、提供易于实施的统计检验，并提出基于收缩的偏差校正方法。该框架仅需计算样本矩，假设条件极少。研究还分析了在利润最大化的个性化定向场景中，校正此类偏差对决策和利润的影响及权衡。
异质性处理效应群体偏差因果推断机器学习随机实验偏差校正
econ
02-25 00:00
本文证明，竞争性市场结果依赖于计算上的不可行性。如果P=NP，企业能高效解决合谋检测问题，在复杂、嘈杂的市场中识别偏离合作协定的行为，从而使合谋作为均衡得以维持。反之，如果P≠NP，且市场需求结构满足自然的实例硬度条件，合谋检测问题在计算上不可行，惩罚威胁不可信，合谋不稳定。结合Maymin（2011）关于市场有效性要求P=NP的结论，这揭示了一个根本性的不可能性：市场可以具有信息效率或竞争性，但无法同时兼得。人工智能通过扩展企业的计算能力，正将市场从竞争性推向合谋性，解释了算法合谋在无显性协调下的经验性涌现。
计算复杂性市场竞争力算法合谋p与np问题产业组织理论人工智能
econ
02-25 00:00
本文构建了一个统一框架，将公司层面的预测信号、跨资产信息溢出与随机贴现因子（SDF）联系起来。通过最大化夏普比率联合估计信号与溢出效应，得到一个可解释的SDF，该因子既能评估特征相关性，又能揭示资产间预测影响的方向。样本外测试表明，该SDF在不同投资领域和市场状态下，均持续优于自我预测和预期收益基准模型。推断出的信息网络显示，规模大、换手率低的公司是信息的净传递者。该框架为理解横截面收益动态背后的信息结构提供了一个清晰且具有经济基础的观点。
随机贴现因子跨资产溢出信息网络夏普比率横截面收益预测信号
econ
02-25 00:00
本研究将凯尔（1985）的经典单资产内幕交易模型，推广至无限维的多资产连续交易框架，弥合了传统理论与现代交易实践之间的鸿沟。模型允许知情交易者的私有信息涉及任意数量资产的横截面收益结构。在此一般化设定下，我们得到了一个由单一标量不动点刻画的简约均衡，并给出了均衡交易策略、市场内与跨市场价格影响以及均衡价格信息效率的闭式解。
内幕交易凯尔模型无限维博弈资产定价市场微观结构信息效率
econ
02-25 00:00
本研究探讨了当个体存在偏见且具备验证能力时，真实信息与虚假信息在网络中的扩散机制。研究发现，接收并验证虚假信息的个体会获知真相，因此虚假信息的广泛传播有时反而能提升真相的普及率。研究揭示了这一现象发生的条件，并讨论了政策含义：若规划者旨在最大化真相的传播，在以下情况应允许虚假信息流通：非验证信息可能被忽略、信息传播率相对较低、以及用于激励验证的预算既不过低也不过高。同质性（homophily）虽然加剧了虚假信息的扩散，但也促进了真相的传播，并对验证的效果产生了类似的影响。
信息验证网络扩散虚假信息同质性最优政策社会物理学
econ
02-25 00:00
本研究针对机场行李处理中团队组建与任务路径规划问题，提出了一种创新的“分支-定价-切割-切换”算法。该问题需在考虑停机坪上时间依赖的随机旅行时间、任务时间窗及多种执行模式的约束下，优化人员配置与任务分配，以最小化违规惩罚。算法核心在于动态切换两种主问题模型，并采用精确分离方法识别违反的秩-1 Chvátal-Gomory割平面，结合基于任务完成时间的高效分支规则。基于欧洲大型枢纽机场真实数据的测试表明，该算法显著优于现有方法，在考虑随机性后能更高效利用人力，同时为运营商保障稳定的服务水平。
运筹优化机场运营随机规划团队组建路径规划列生成
econ
02-25 00:00
本文提出了一种高阶正交化方法，用于解决存在高维固定效应等复杂干扰参数时的统计推断问题。传统一阶正交化方法在干扰参数估计精度较低时可能失效，而新方法通过构造前q阶期望导数为零的估计方程，使目标参数估计量对干扰参数的存在具有q阶稳健性。该方法特别适用于面板数据、网络数据等固定效应模型，并在团队生产模型的实证分析中得到应用。
正交化估计固定效应面板数据干扰参数高阶稳健性条件似然
econ
02-25 00:00
本研究通过构建“证据标注主张图”，将44,852篇经济学论文（1980-2023）映射为由标准化经济概念（节点）和陈述关系（边）构成的有向网络，每条边均标注其证据基础（如是否基于因果推断设计）。分析发现，因果性主张的比例从1990年的7.7%显著上升至2020年的31.7%。因果叙述结构与因果新颖性指标与顶级期刊发表及长期引用呈正相关，而非因果性指标则关联较弱或为负相关。
因果推断经济学研究ai分析文献计量主张图研究趋势
cs
02-25 00:00
本研究针对汇编编程教学中抽象概念难以理解的问题，开发了Playsemble游戏化学习系统。该系统将汇编指令转化为互动游戏任务，学生通过编写代码控制吃豆人收集物品、躲避幽灵。系统集成了代码编辑器、CPU模拟器和可视化调试工具，并提供基于大语言模型的即时反馈。在107名本科生的课程部署中，包含寄存器操作、循环、条件判断等核心概念的渐进式任务表明，Playsemble能有效促进主动实验、维持学习投入并加深概念理解。
游戏化学习汇编编程计算机教育互动系统教学工具
cs
02-25 00:00
多模态大语言模型（MLLMs）视觉推理成本高昂。本文提出OTPrune，一种无需训练的视觉令牌剪枝框架，将剪枝问题建模为通过最优传输（OT）进行分布对齐。通过最小化完整令牌分布与剪枝后分布之间的2-Wasserstein距离，OTPrune在降低推理成本的同时，保留了视觉表示的局部多样性和全局代表性。作者推导出一个可处理的子模目标函数，并证明了其单调性和子模性，为稳定高效的剪枝提供了理论依据。实验表明，OTPrune在性能与效率的权衡上优于现有方法。
多模态大模型视觉令牌剪枝最优传输分布对齐推理加速子模优化
q-bio
02-25 00:00
本研究提出了一个计算框架，通过渐近分析揭示了数据驱动生物力学模型中参数可识别性的基本标度律。该框架综合了费舍尔信息与扰动海森矩阵，建立了一种分层方法来量化坐标可识别性，并在不同阶次的不可识别子空间内进行不确定性量化。研究通过严格的数学分析，并在合成数据与真实数据（如HIV-宿主动力学、淀粉样蛋白β时空传播模型）上得到验证。结果表明，该框架能有效阐明HIV诊断和阿尔茨海默病进展的关键机制，为大规模机制性数字孪生时代的数据驱动建模提供了关于参数可识别性与不确定性的标度律，确保数据驱动的推断植根于可验证的生物学现实。
参数可识别性不确定性量化数据驱动建模生物力学模型标度律渐近分析
q-bio
02-25 00:00
本文提出“累积选择”作为适应性进化的统一理论框架，挑战了传统进化论依赖种群和繁殖的前提。作者指出，长寿克隆生物、全息生物体和进化支等系统能在没有种群或繁殖的情况下适应环境，而卢旺廷的自然选择“配方”只是累积选择的一个特例。该研究提供了一个通用的“配方”来描述适应性如何通过信息或结构的迭代筛选与积累而产生，并讨论了克隆生物、神经网络等多个案例，为理解生命与非生命系统的适应性开辟了新视角。
累积选择进化理论适应性克隆生物理论框架超越达尔文
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02-25 00:00
本研究针对登革热这一全球重大公共卫生问题，建立了一个包含年龄结构和疫苗接种后时间的媒介-宿主传播动力学模型。模型将人群按年龄分层，并追踪个体自接种以来的时间，同时将蚊媒种群动态与宿主耦合，并在准稳态假设下简化。通过积分疫苗接种年龄，研究者得到了非线性稳态方程，并将地方性流行平衡点表达为感染蚊媒种群的定点问题。利用Lipschitz估计和压缩映射原理，在弱传播条件下证明了平衡点的存在性与唯一性。分析揭示了年龄依赖性疫苗接种对登革热长期传播动态的关键影响。
传染病模型年龄结构疫苗接种媒介传播登革热平衡点分析
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02-25 00:00
本研究揭示了一种纤维化疾病中肌成纤维细胞持续存在的新机制：成纤维细胞与肌成纤维细胞之间的直接物理接触，足以驱动前者转化为后者。该转化过程无需已知的生物化学信号（如生长因子）或来自僵硬基质的机械信号。研究进一步发现，Gαq/11/14抑制剂FR900359可阻断这种接触依赖的激活。这一发现为理解纤维化难以治愈的原因提供了新视角，并提示了靶向细胞间接触可能成为治疗纤维化疾病的新策略。
纤维化细胞转化细胞接触信号通路疾病机制治疗靶点
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02-25 00:00
本研究通过构建一个按毛利人、太平洋岛民、亚裔和欧洲/其他族群划分的数学模型，分析了新西兰2022年至2023年奥密克戎疫情期间不同族群的病例、住院和死亡数据。模型整合了族群特定的疫苗接种率、临床严重程度参数和接触模式。研究发现，疫苗接种率的差异只能部分解释观察到的健康结果不平等。结果表明，不同族群间每例感染导致临床重症的风险差异是一个关键因素。这项工作为未来建立能更好预测和缓解疫情不平等影响的模型迈出了重要一步。
疫情建模健康不平等族群差异奥密克戎新西兰数学模型
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02-25 00:00
本研究针对具有复杂几何形状和细胞排列异质性的多细胞组织（如上皮），建立了一个基于离散外微积分的分析框架。该框架定义了适用于无序细胞单层的霍奇星算子、楔积和音乐同构，从而能在细胞顶点、中心和边上描述标量与矢量场。应用此框架，作者分析了平面单层消融后产生的谐波矢量场，发现其振幅上界近似按 $1/r$ 标度衰减（$r$ 为距消融点的距离）。进一步，结合渗透压效应的顶点模型模拟表明，处于阻塞态的单层在消融后的扰动位移具有长程相干性、单极和四极特征，且其振幅上界同样近似遵循 $1/r$ 标度，而扰动应力的振幅上界则近似按 $1/r^2$ 标度衰减。这一发现对理解组织内的长程力学信号传导具有重要意义。
细胞力学离散外微积分顶点模型组织消融长程信号谐波场
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02-25 00:00
本研究提出了一种从临床3D超声图像中无创量化心脏瓣膜小叶应变的几何特征追踪框架。该方法通过整合群体几何参考图谱建立对应关系，并引入一种新颖的距离加权相干点漂移算法进行非刚性配准。与基于有限元的基准模型和传统点追踪方法相比，该方法在解剖对齐和应变量化方面表现出更高的准确性，并在儿科及成人患者（N=31）的不同瓣膜形态中实现了可靠的跨期变形追踪。分析揭示了与瓣叶膨出相关的主应变一致分布模式。该框架为从临床图像中表征生物力学应变模式、改善瓣膜性心脏病的预后评估和纵向监测提供了通用工具。
心脏瓣膜生物力学医学影像应变分析无创评估几何追踪
math
02-25 00:00
本文提出了一种用于建模生化过程的几何方法，特别关注发生在具有食物敏感性或化学敏感性人体内的过程。该方法旨在通过几何框架来描述和量化这些复杂的生物反应，为理解敏感性反应的动力学机制提供了新的数学工具。
几何建模生化过程食物敏感性数学方法生物动力学
math
02-25 00:00
本文为2025年代数几何暑期研究所K-稳定性与K-模空间专题的引导性综述，面向研究生介绍Fano簇模空间理论的核心背景。重点阐述K-稳定性作为几何不变量理论在模空间构造中的应用，为研究具体K-模问题提供理论基础。内容涵盖K-稳定性的定义、判别准则及其在模空间紧化中的关键作用，是进入该前沿领域的系统性入门指南。
代数几何fano簇k-稳定性模空间几何不变量
math
02-25 00:00
本文系统介绍了过去十年模空间理论的重要突破，特别是对数典范极化slc对与K-稳定对数Fano对模空间的构造。核心探讨当边界除子$D$的系数发生扰动时，模空间如何变化，这一现象称为“壁交叉”。文章综述了近五年发展的壁交叉理论，并引入用于显式计算与示例的工具与技术，展示了该理论在新示例中的应用。
模空间壁交叉对数典范极化k-稳定性代数几何
math
02-25 00:00
本研究将传统用于次协调逻辑的一致性算子（$\circ$）重新解释为区分代数中顶/底值与其他值的算子，扩展了其在经典与模态逻辑中的应用。首先构建了四值布尔逻辑$\mathcal{B}_4^\circ$并给出可靠完备的公理化系统。随后基于八值布尔代数（包含三个不同的四值子代数代表不同世界类型）构建克里普克框架，在MLML框架下扩展模态语义。研究发现所得模态逻辑具有正规的局部后承关系与非正规的全局后承关系，导致传递性、自反性等框架性质的刻画方式偏离模态逻辑K，需要新的语义工具。研究还发现了扩展语言中能刻画新型可达关系的新模态公式，实现了传统模态框架无法达成的框架表征。
模态逻辑非正规逻辑多值逻辑克里普克语义一致性算子框架表征
math
02-25 00:00
本文针对1951年Bang提出的仿射木板猜想取得重要进展。该猜想断言：若一个d维凸体被一系列“木板”（平行条带）覆盖，则这些木板的相对宽度之和至少为1。作者证明了该和的下界可从先前已知的2/(1+d)提升至2/(1+√d)，这是目前该猜想的最佳下界结果。
凸几何覆盖问题仿射木板猜想下界估计bang猜想
math
02-25 00:00
本文提出了一种基于Lin-Kernighan-Helsgaun算法的统一三阶段求解框架，用于解决多种卡车与无人机协同路径规划问题。该框架能够灵活适应不同的协同模式（如FSTSP、TSP-mD、VRP-D）和运营约束，无需为每个变体设计专门算法。数值实验表明，该框架在小规模实例上能逼近最优解，并在多个中等规模实例上改进了已知最优解，展现了其高效性与通用性。
路径规划无人机配送协同优化统一框架运筹学
math
02-25 00:00
本研究通过严格计算证明，与黎曼ζ函数研究相关的经典de Bruijn-Newman核函数$K(u) = \Phi(|u|)$不是五阶Pólya频率函数（PF$_5$）。研究团队利用区间算术在80位精度下，构造了一个明确的$5 \times 5$ Toeplitz子式，并严格认证其行列式为负值。同时，在同一Toeplitz配置下，认证了所有2、3、4阶子式的正定性，表明在该配置的二维参数族$D_r(u_0,h)$中，Toeplitz PF阈值恰好位于5阶。研究还发展了一套系统的Toeplitz约简方法，将PF$_r$条件的$2r$维配置空间坍缩为Toeplitz行列式的二维参数族，并通过渐近分析揭示了主导系数$C_r(u_0)$的符号如何控制PF阈值。
pólya频率函数toeplitz行列式de bruijn-newman核黎曼ζ函数区间算术渐近分析
math
02-25 00:00
本研究分析了巧克力游戏 $C_{m,m}$ 中 P-位置（必胜位置）的递归结构。研究发现，P-位置集合展现出可递归描述和枚举的自相似模式，并建立了这些模式与三维谢尔宾斯基八面体截面之间的对应关系。此外，研究证明 P-位置可由一个类似于一维 Rule-60 元胞自动机的二阶元胞自动机生成。这些结果揭示了组合博弈、分形几何与离散动力系统之间的深刻联系。
组合博弈递归结构分形几何元胞自动机必胜位置
math
02-25 00:00
本文提出了一种新的无参数模糊数偏度系数，解决了在不确定性下量化不对称性的关键问题。与现有文献中将隶属函数直接代入矩公式的方法不同，该系数通过将模糊数的左右隶属函数分量解释为关联随机变量的累积和生存概率函数，为其建立了严格的概率基础。这使得其α-截集可作为“至少α-可能”值的广义分位数，从而实例化了概率论与可能性论之间的二元性。该系数由量化内在概率分布偏度的“内部”度量和捕捉模糊数整体轮廓不对称性的“外部”度量两部分组成，提供了更细致的洞察。在模糊均值-方差-偏度投资组合优化框架中的应用表明，其计算效率显著优于传统矩方法，处理时间随资产数量增加呈近似对数级减少，展现出强大的可扩展性。
模糊数偏度系数概率基础分位数投资组合优化不确定性量化
math
02-25 00:00
本文利用Burklund-Xu谱序列证明了Adams谱序列6-线上一个乘积的非平凡性，结合Bruner公式，最终证明了Adams 4-线上e-族满足New Doomsday猜想。该猜想指出，任何非零$\mathrm{Sq}^0$-族中仅有有限项能存活到$E_\infty$页。此前，1-线和2-线的猜想分别对应Hopf不变量与Kervaire不变量问题，已由Adams及Hill-Hopkins-Ravenel解决。
adams谱序列new doomsday猜想同伦论谱序列微分稳定同伦群代数拓扑
math
02-25 00:00
本文研究了有限循环群上的平移不变平滑算子，证明了基于步进响应的诊断方法在周期卷积算子中可能产生根本性误导。研究给出了一个精确特征：保持常数的周期卷积将[0,1]^N映射回[0,1]^N当且仅当其卷积核分量非负。通过分析Fejér平均、锐谱截断和符号谱控制三种标准傅里叶域平均构造，揭示了在截止频率$K = N/2 - 1$处的奈奎斯特邻域盲点：典型步进响应可能显示几乎为零的超调，而算子仍强烈非容许，存在明确的二进制输入产生超出[0,1]范围的输出。
信号处理周期卷积谱平均步进响应容许性傅里叶分析
math
02-25 00:00
本文构建了一个描述不同编织结构的数学模型，引入了“自镜像”和“旋转稳定”编织结构的新概念。研究利用二进制矩阵集合的性质、运算及等价关系，探讨了求取商集基数与元素的组合问题，并提出了相应的求解算法。通过将任意二进制矩阵表示为非负整数序列（或自然数的有序n元组），算法效率得到显著提升，并节省了大量内存。研究采用C++面向对象编程实现，展示了位运算的优势，所得结果可用于描述不同编织结构的拓扑特性。
数学建模纺织结构二进制矩阵组合算法计算机编程拓扑描述
math
02-25 00:00
本文研究了在整数基 $b \ge 2$ 下，三个斐波那契数之和能表示为三个重复数字拼接的问题。作者证明了对于 $2 \le b \le 10$ 的基，仅存在有限个这样的和，并给出了所有解的显式列表。其中最大的解出现在 $b=4$ 时，为 $F_{42}+F_{29}+F_{20}=268435290=\overline{33333333331122}_4$。
斐波那契数重复数字数论进制表示丢番图方程
math
02-25 00:00
本研究为黎曼ζ函数建立了一个形式群论框架，将其欧拉积视为乘法形式群$\widehat{\mathbb{G}}_m$中的元素，其对数则对应形式群对数。这为欧拉积的素数乘法结构提供了纯代数的线性化方法。通过有限截断模型、偶化形式完备化及归一化过程，得到的对数展开式呈现出高斯主导项，高阶项则构成累积量层级。研究表明，这种高斯结构并非源于概率论，而是线性化后乘法形式群的无穷小二次几何的体现。高阶累积量编码了算术偏差，并可分解为由切比雪夫误差函数$\theta(x)-x$的加权积分所支配。该框架是非谱的，聚焦于欧拉积的结构重组，而非零点算符实现。
黎曼ζ函数形式群论欧拉积高斯结构算术偏差非谱方法
math
02-25 00:00
本文是对先前论文《图辫群的渐近同调》的勘误，修正了原论证中的一个错误。作者将部分论证过程组织成一种一般化方法，用于判定（导出）函子何时可通过一个固定的 Serre 子范畴进行分解。这一方法框架可能对相关领域具有更广泛的参考价值。
图辫群同调代数serre子范畴勘误代数拓扑
math
02-25 00:00
本文证明了在满足特定条件时，一族偶数维、余秩至多为2的二次曲面的Kuznetsov导出范畴等价于某个代数空间的扭曲导出范畴。这是高维二次曲面Kuznetsov分量的首个一般性几何化结果，推广了Kapranov、Bondal、Orlov、Kuznetsov等多位学者的工作。核心工具是定义并详细研究了二次曲面族上的旋量层模空间，在主要结果的情境下，构造了一个$\mathbf{G}_m$-gerbe的开子模空间，并证明其关联的扭曲导出范畴等价于二次曲面族的Kuznetsov分量，从而为先前工作中出现的Brauer类提供了几何解释。
导出范畴二次曲面模空间旋量层kuznetsov分量几何化
physics
02-25 00:00
研究揭示了线性波系统中叠加原理在特定表示下会失效的现象。当多层介质中的场被展开为消失波和非均匀波的无穷级数时，部分波的叠加会发散，尤其在具有三个或更多界面的系统中。这种发散源于消失波分量无法在常规基中归一化。为解决此问题，作者引入了功率流模式作为正交归一基波解，该基能保持散射事件中的能量守恒，从而恢复收敛性。在通量正交基中，界面散射是幺正的，传播本征值有界，确保了收敛。该方法可推广至标量、电磁和弹性波系统。
叠加原理消失波发散多层介质散射矩阵功率流模式波系统
physics
02-25 00:00
本研究首次利用量子多体微扰理论中的Bethe-Salpeter方程（BSE），结合现代随机采样技术，对包含数千个价电子的光系统II反应中心（PSII-RC）进行了从头算研究。研究揭示了蛋白质静电环境通过集体$k$依赖的极化作用，有效调控了由六个叶绿素分子组成的染料核心的激子性质。计算表明，蛋白质环境不仅诱导了依赖于极化的能量位移（约680 nm处的$Q_y$激发），还重新分配了光谱权重，并改变了激子的离域性和色素特征，捕捉到了低激发态的横向和纵向不对称性。这标志着对生物纳米结构进行精确多体计算的新时代已经到来。
量子多体计算光系统ii激子重整化bethe-salpeter方程蛋白质静电生物纳米结构
physics
02-25 00:00
低温探测器在暗物质与中微子等稀有事件探测中至关重要，但其在O(10 eV)至O(1 keV)关键能区的标定一直面临挑战。传统放射源信号过强且会污染低本底环境。本研究提出的LANTERN系统，利用LED发射的单色紫外-可见光光子，通过分析其光统计特性来标定探测器响应曲线，无需预先知道沉积的总能量。该系统采用快速切换的LED矩阵，可独立标定多达64个量热计。初步验证显示，其在BULLKID-DM实验探测器上的能量重建误差约为$\approx 2\%$，与商业驱动器的交叉标定结果一致。
低温探测器光学标定暗物质探测稀有事件能量重建led标定
physics
02-25 00:00
SPARTA项目旨在设计一个中等规模的加速器设施，利用等离子体加速器进行强场量子电动力学实验。为实现多级等离子体加速，需要多个驱动束（超相对论带电粒子束或高强度激光束）。当使用粒子束时，需将其从射频加速器分配到不同等离子体级，并确保时间同步。本文提出了一种延迟方案，可在约12米内实现2纳秒的延迟，同时保持一阶束流参数的周期性。
等离子体加速束流延迟sparta项目强场qed加速器设计时间同步
physics
02-25 00:00
为支持杰斐逊实验室CEBAF加速器的重大能量升级，本研究提出了用于固定场交变梯度（FFA）再循环弧的复杂水平束流分离器概念设计。该设计需在现有隧道空间的严格物理约束下，管理多达六束并发束流，并满足进入永磁FFA弧的多方面束流动力学匹配要求。研究基于Bmad工具包的多程模拟，从初始几何布局到高级光学匹配进行了详细阐述，最终形成了一个稳健的几何布置和多个灵活的光学匹配方案，并集成了向实验大厅引出高能束流的可行方案，为未来的工程与性能优化研究奠定了基础。
加速器物理束流光学概念设计ffa加速器cebaf升级束流分离器
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种理论框架，用于量化分子在特定约束区域内连续变化的对称性与手性程度。该方法应用于树枝状烯分子的反应位点，揭示了局部对称性与分子稳定性、宇称依赖行为以及狄尔斯-阿尔德反应性之间的强相关性。此外，对卟啉分子局部手性场的表征，解释了其手性识别能力的独特特征。这些发现凸显了分子框架内局部对称性在预测化学性质方面的潜力。
局部对称性连续量化化学反应性手性识别分子动力学理论框架
physics
02-25 00:00
本研究通过调制辅助泵浦光束的波长，首次实现了对光悬浮铒掺杂NaYF六角棱镜“硬币翻转”旋转模式的精确控制。该方法突破了传统依赖光功率、偏振或环境压力调控的局限，能以二进制方式精确调制粒子转速，并成功将ASCII信息“hello”编码于其旋转频率中。实验还观察到悬浮棱镜旋转中类似贾尼别科夫效应的长期双模态周期动力学，为高灵敏度陀螺仪技术和光机械信息编码提供了新途径。
光镊悬浮旋转控制波长调制光机械系统信息编码纳米陀螺仪
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种名为空间谐波不变非线性编码（SHINE）的新型多模光纤成像方法。该方法利用二次谐波产生的角度相关相位匹配条件，将空间特征编码为宽带光谱特征。这种光谱表示对模态混叠、光纤弯曲、移动和结构变化具有内在不敏感性，使得深度学习模型能够在动态扰动下实时稳健地重建图像。实验表明，该方法在Fashion-MNIST数据集上的图像重建平均皮尔逊相关系数达到0.82，在HERLEV生物医学数据集上的分类准确率达到92.3%。尤为突出的是，该方法展现了卓越的跨光纤泛化能力：在单一光纤上训练的模型，能够成功重建通过完全不同的、未见过的光纤传输的图像，相关系数达0.74。
多模光纤成像无校准成像二次谐波产生深度学习跨光纤泛化实时成像
physics
02-25 00:00
本研究通过动态缩放（40倍）的机器人游泳足模型，系统探究了虾类游泳足外肢相对于内肢的杯状角（ζ）在稳态前进运动中对推力-升力平衡的调控作用。实验在雷诺数 Re = 968 下进行，结合力测量与粒子图像测速技术。结果表明，与生物观测一致的适中杯状角（ζ = 20°–40°）能实现最优的推力-升力平衡。在此角度下，外肢在动力冲程中快速外展，在流速峰值时最大化投影面积；在恢复冲程早期内收，以最小化阻力。降阶力模型揭示，外肢贡献了总升力的52%–62%，尤其在适中ζ下，前缘涡（LEV）形成并在整个动力冲程中保持附着。极端杯状角会导致LEV相干性下降，力产生减弱。这些发现表明虾类游泳足是一种利用阻力和升力的混合推进器，ζ可作为独立于划动运动学的几何控制参数来调节推力-升力平衡。
生物流体力学仿生推进推力升力平衡杯状角调控前缘涡雷诺数
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种光学时序工程微梳（OTEM）技术，通过注入辅助激光在微腔孤子中创建势阱，实现对孤子脉冲时序的精确控制。该方法使孤子扫描速率达到31.3 ps/μs，比现有可编程光纤激光频率梳快两个数量级以上。利用时序扫描能力，研究人员使用单个OTEM实现了单像素与并行测距，通过多外差拍频谱相位提取，达到了皮米级的测距精度，创造了光学绝对测距的新纪录。
微腔孤子光学频率梳精密测量时序控制集成光子学外差探测
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种基于光学保角映射的紧凑型连续谱束缚态（BIC）设计方法。通过将传统无限周期结构映射为有限尺寸环形结构，实现了从平移对称性到旋转对称性的转变，在保持原系统本征值和BIC类型的同时，解决了BIC在有限尺寸结构中实现的关键难题。理论分析与数值模拟表明，嵌入梯度折射率介质背景的双环形介质光栅结构可在有限区域内支持真BIC，为微型化高Q值光子器件提供了新途径。
连续谱束缚态光学保角映射全介质结构对称性转变高q值谐振光子器件
physics
02-25 00:00
本研究通过光子合成维度，在一维时间量子行走中构建了非对称长程耦合，首次实验演示了源于准能量能带缠绕的量子化输运。研究证明，初始波包的平均群速度与缠绕数成正比，从而产生量子化的位移输运。通过级联两个具有翻转近邻/长程耦合的区域，观察到了具有量子化空间偏移的聚焦效应，并验证了该输运对障碍和紊乱的鲁棒性。这项工作开启了基于准能量缠绕的拓扑输运新范式，有望应用于精密成像和信息处理。
拓扑物理量子行走准能量缠绕量子化输运合成维度floquet系统
physics
02-25 00:00
本研究提出了一种新的降阶模型框架，旨在解决传统基于本征正交分解的模型在预测训练数据外流场时鲁棒性不足，以及纳入多工况数据后计算成本过高的问题。该框架采用一种新颖的两步降阶策略，在第二步中根据预测目标有选择地保留最相关的流场数据，从而在不牺牲精度的前提下显著降低计算成本。在二维圆柱绕流这一经典基准问题上，该模型准确再现了涡脱落频率与雷诺数的关系，并将计算成本较传统方法降低了约50%。
降阶模型本征正交分解计算流体力学圆柱绕流模型鲁棒性计算加速
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用甚大阵（VLA）在6 GHz波段对Boomerang脉冲星风云G106.65+2.96进行了射电偏振观测。高分辨率图像揭示了星云内部新的小尺度结构：一个环绕中心脉冲星的椭圆核心（$40''\times20''$）以及一条长达$2'$、环绕核心北侧的弧形结构。偏振测量显示该区域存在高度有序的环形磁场结构，其中西北侧亮瓣的偏振度高达$\sim$60%，接近同步辐射极限。通过构建三维模型，推断出星云内磁场强度约为$\sim$50-105$\mu$G。
脉冲星风云射电偏振磁场结构甚大阵观测同步辐射
astro-ph
02-25 00:00
ALMA中央分子区探索巡天（ACES）项目首次以高分辨率（约2.5角秒）绘制了银河系中心约200秒差距区域的3毫米连续谱图像，覆盖面积超过1000平方角分。研究团队处理了45个独立的ALMA马赛克数据，典型噪声水平为每束约0.1 mJy。通过结合GBT MUSTANG-2望远镜的TENS巡天数据，成功恢复了更大角尺度的辐射。该数据集首次实现了对银河系中心大范围、高分辨率的毫米波连续谱观测，为区分尘埃主导与自由-自由或同步辐射主导的天体提供了关键数据。
银河系中心毫米波观测连续谱成像alma望远镜分子云
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用JWST/NIRSpec积分场光谱与ALMA观测数据，首次系统比较了红移z=4-6、恒星质量大于10^9.5 M_⊙的主序星系中星际介质（ISM，<3 kpc）与星系周介质（CGM，5-10 kpc）的化学丰度。结果显示，两者化学丰度相似，表明早期宇宙中典型星系的CGM已富集至与ISM相当的水平。观测到的氧发射线比差异主要源于电离水平不同（ISM更高），而CGM中氮相对于氧的丰度缺失则暗示了次级氮元素再分布的延迟。此外，CGM中增强的F_[CII]158μm/F_Hα比值表明，星系反馈或并合过程在金属混合中起关键作用。
星系演化化学丰度星系周介质jwst观测早期宇宙金属富集
astro-ph
02-25 00:00
本研究分析了双星系统在均匀暗物质背景中运动时受到的动力学摩擦效应。研究同时考虑了双星质心的运动，推导了宽双星与密近双星轨道参数长期演化的公式与时间尺度。应用于暗物质主导的超暗弱矮星系环境后发现，部分双星会经历显著的偏心率振荡，而半长轴则缓慢减小。通过构建简单的双星种群模型，研究发现动力学摩擦会加剧未分辨双星对速度弥散度测量的偏差。未来，结合更深入的理论研究与观测能力的提升，双星系统或将成为探测最暗弱星系中暗物质含量的有效工具。
暗物质双星系统动力学摩擦矮星系轨道演化天体物理
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用JWST/NIRSpec和MIRI数据分析了249个“小红点”星系（LRDs）的光谱特征。研究发现LRDs是一个异质性群体，其光谱连续谱斜率和发射线性质多样。通过建模推断，这些星系中心存在质量约为$10^{6.0-6.5} M_{\odot}$的超大质量黑洞，以及质量约为$10^{8.3} M_{\odot}$的恒星成分，黑洞与恒星质量比约为1-2%。光谱中普遍存在的紫外和光学FeII发射线表明可直接观测到宽线区，且吸积率较高（亚爱丁顿极限，$\lambda_{\mathrm{Edd}}=0.6\pm0.2$）。在远紫外波段发现了显著的恒星贡献（在最蓝的系统中可达~80%），并识别出可能的沃尔夫-拉叶星特征（HeII $\lambda$4687、氮线），指向一个年轻（3-7 Myr）且致密的星暴事件。研究还探测到强的巴尔末跳变、非典型的巴尔末线、帕邢线、[OIII]线以及光学和近红外的HeI线比，以及~4550埃的吸收特征（可能与FeII有关），这些均与高温（4000-7000 K）高密度气体中的辐射转移效应一致。LRDs的多样性由短暂（$\lesssim20$ Myr）而强烈的黑洞活动阶段与一个由大质量星（甚至超巨星，$\mathrm{M}_{\mathrm{SMS}}\sim10^{5} M_{\odot}$）主导的核区致密星暴之间的光度比所调制，最极端阶段持续约3-7 Myr，以接近爱丁顿极限的辐射为特征，所有过程都发生在尘埃含量适中的稠密气体中，产生了多种光学深度。
jwst观测小红点星系黑洞吸积星暴活动光谱分析高红移天体
astro-ph
02-25 00:00
ALMA大型巡天项目ACES首次以高分辨率（3角秒，约0.1秒差距）揭示了银河系中心分子区（CMZ）分子气体的高度丝状结构。研究发现存在至少两类丝状结构：大尺度（约10秒差距）丝状结构（LFs）和普遍存在的小尺度（约1秒差距）丝状结构（SFs）。这些结构在位置-位置-速度空间中基本保持相干性，与磁场方向的排列关系多样。LFs可能反映了CMZ整体轨道结构的片段，而SFs则可能源于CMZ气体流中复杂的湍流和剪切动力学。
银河系中心分子气体丝状结构alma观测星际磁场气体动力学
astro-ph
02-25 00:00
本研究利用新的凯克/DEIMOS光谱、哈勃太空望远镜/ACS测光及轨道建模，重新审视了银河系超暗弱卫星威尔曼1号（W1）的本质。通过对57颗成员星的更新样本分析，排除了先前研究中的双星与非成员星，测得速度弥散为 $\sigma_v = 4.7^{+1.5}_{-1.3}$ km s$^{-1}$，铁丰度为 [Fe/H] $= -2.45^{+0.12}_{-0.13}$，并存在 $\sigma_{\rm [Fe/H]} = 0.30^{+0.15}_{-0.11}$ dex 的金属丰度弥散。轨道模型预测W1正处于远心点，约3亿年前曾到达距银河系中心小于25 kpc的近心点，可能正经历潮汐瓦解。综合其内部运动学、金属丰度弥散及缺乏质量分层等特征，研究认为W1是一个矮星系，但其潮汐状态使得动力学质量估计存在不确定性。
矮星系恒星运动学金属丰度潮汐瓦解银河系卫星动力学质量
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02-25 00:00
ALMA中央分子区探索巡天（ACES）项目首次以约2角秒的高分辨率，对银河系中心约200秒差距区域进行了3毫米波段的连续、多尺度观测。本文介绍了分子谱线数据处理流程及首批数据发布，重点展示了高光谱分辨率（0.2 km/s）的HNCO(4-3)和HCO⁺(1-0)数据，用于追踪分子气体的运动学。研究发现HCO⁺普遍示踪了秒差距尺度的线性吸收特征，其起源尚不明确。项目发布了全部45个观测区域的谱线数据立方体及拼接后的完整拼接图，并提供了积分强度、峰值强度、噪声和位置-速度图等高级数据产品，为研究银河系中心致密气体的物理和运动学结构提供了前所未有的视角。
银河系中心分子谱线alma观测气体运动学数据发布
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02-25 00:00
本研究通过光谱观测，确认了位于仙女座星系（M31）盘面后方的23个类星体，其中包含2个新发现。研究团队为总计34个类星体提供了新的、均一化的红移测量，并汇总了该区域内所有可靠红移的类星体信息，总数达到124个。分析发现，这些类星体普遍呈现低消光特性，未能有效探测高消光区域，突显了寻找更暗弱类星体的必要性。研究同时指出，基于低分辨率光谱的红移测量可能存在显著误差，需谨慎对待。
类星体m31星系红移测量光谱观测星际消光
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02-25 00:00
ACES计划利用ALMA望远镜，以约1.5角秒的高分辨率对银河系中心100秒差距内的中央分子区进行观测。该研究通过85-102 GHz波段内超过70条谱线（如HCO⁺、HNCO、SiO等），旨在从百秒差距的全局尺度到0.05秒差距的致密结构，全面解析气体的物理、化学和运动学状态。其目标是揭示大尺度过程如何决定银河系中心恒星形成的位置、强度和时间尺度，为理解星系演化中的质量流动与能量循环提供关键数据。
银河系中心恒星形成alma观测分子气体星系演化反馈机制
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02-25 00:00
本研究开发了一种基于支持向量机的自动化诊断工具，能够直接利用光学发射线等值宽度（如 Hβ、[O III] λ5007 和 Hα+[N II] λ6548,84）对星系活动类型进行分类，涵盖恒星形成星系、活动星系核（AGN）、LINERs、复合星系和被动星系。该工具无需进行星光减除或发射线去混叠等复杂预处理，整体准确率达 83%，且在 AGN（94%）和被动星系（96%）上表现尤为出色。其方法简化了传统流程，降低了模型依赖性偏差，并因所需波长范围窄而适用于高红移研究。
星系分类光谱诊断机器学习活动星系核自动化工具天体物理
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02-25 00:00
本文研究了存在策略性溢出效应的环境中，多个委托人同时为其各自团队设计激励机制的问题。由于每个委托人可行的激励相容机制集依赖于其他团队提供的机制，此类博弈可能因激励相容对应关系的不连续性而缺乏均衡。作者通过引入一种新颖方法，追踪诚实服从路径上的结果分布以及单边偏离可达到的结果分布集，建立了均衡存在的一般条件，为分析广泛的团队生产与代理问题中的多委托人机制设计提供了理论基础。
机制设计多委托人博弈激励相容团队生产均衡存在性策略性溢出
econ
02-25 00:00
本文提出了一个经验贝叶斯框架，用于整合先前相关研究的估计结果，以指导新实验的设计。研究者通过先验研究数据估计出目标参数的先验分布，并将其纳入决策理论框架，从而选择最优实验设计。理论分析表明，随着先验研究数量的增加，该方法能达到“预言家最优”性能，并刻画了遗憾的收敛速率。文章以倾向得分设计和分层随机实验为例，并在肿瘤药物试验和田纳西州STAR项目中进行实证应用，为设计更高效的实验提供了实用指导。
经验贝叶斯实验设计决策理论先验信息元分析最优设计
econ
02-25 00:00
本文针对实证研究中控制变量本身存在内生性的普遍问题，提出了一种新的识别框架。传统方法在控制变量外生性不成立时面临两难：遗漏控制变量会导致处理效应内生，而纳入内生控制变量则会污染识别。作者证明，在满足“可测分离性”秩条件下，即使控制变量是内生的，平均处理效应仍然可识别。对于参数模型，该方法等价于估计一个嵌套原参数设定的非参数模型；对于非参数模型，结果表明在标准识别条件下，内生控制变量通常无害（除非存在“坏控制变量”）。研究进一步提出了内生控制变量的检验方法，并通过模拟和实证应用展示了该问题的普遍性及所提方法的实用价值。
内生性控制变量平均处理效应可测分离性因果识别计量经济学
econ
02-25 00:00
本研究在序贯干预设计下，定义了政策锚定脉冲响应和政策路径效应两种反事实对象，并提出了一种新颖的局部投影识别方法。在政策不变性和线性移动平均包络条件下，局部投影估计量等同于经验向量自回归和线性化前瞻性结构模型所隐含的反事实结果，且这些结果完全由相关脉冲响应所刻画。研究还提供了在一次性干预设计下两种反事实对象的局部投影识别。在实证应用中，量化了利率锚定下石油供应新闻冲击的传导，并研究了疫情后紧缩时期替代的利率“起飞”路径。
政策反事实局部投影脉冲响应结构模型宏观计量
econ
02-25 00:00
本文研究在高维稀疏向量自回归（VAR）系统中使用局部投影进行多期格兰杰因果检验。由于局部投影系数是底层VAR参数的非线性变换，VAR的稀疏性并不总能传递到更长的预测期，因此直接将去偏LASSO或后双重选择等方法应用于局部投影缺乏普遍的理论依据。作者提出了一个两步框架，避免了在每个预测期强加稀疏性假设，并在无需异方差自相关稳健（HAC）校正的情况下实现了有效的统计推断。研究建立了所提估计量的大样本理论，并开发了可行的Wald检验。蒙特卡洛实验表明，该方法在多个预测期上比现有方法具有更好的检验水平控制。对大型金融系统的应用展示了特定预测期的关联性分析。
格兰杰因果高维计量局部投影向量自回归稳健推断金融关联