图像生成

Phase-noise induced many-body interference suppression in Gaussian Boson Sampling

相位噪声诱导的高斯玻色采样中的多体干涉抑制

Dario Cilluffo, Matthias Kost, Martin B. Plenio

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过海森堡绘景张量网络形式研究高斯玻色采样，揭示相位扩散逐步抑制多体干涉，建立了连接相位涨落与量子干涉丧失的透明框架。

Comments 7 pages, 1 figure

Constraining Cosmic-Ray Acceleration and Escape in Middle-Aged Supernova Remnants with GeV-TeV Gamma-Ray Observations

利用GeV-TeV伽马射线观测约束中年超新星遗迹中的宇宙射线加速与逃逸

Siyu Chen, Bing Theodore Zhang, Yi Xing, Siming Liu, Xunxiu Zhou

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过对四个中年超新星遗迹的伽马射线辐射开展时变研究，结合多望远镜观测，约束了宇宙射线加速与逃逸参数，揭示逃逸宇宙射线对其甚高能辐射及中微子通量的重要影响。

Comments 11 pages, 6 figures

Accelerated Sampling with the Inertial Langevin Algorithm

基于惯性朗之万算法的加速采样方法

Alexander Falk, Andreas Habring, Christoph Griesbacher, Thomas Pock

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出惯性朗之万算法加速吉布斯分布采样，证明其遍历性与偏差界，关联过松弛吉布斯采样器，经多类数值实验验证其在非强凸平滑设定下仍有效。

Adaptive teachers for amortized samplers

用于摊销采样器的自适应教师

Minsu Kim, Sanghyeok Choi, Taeyoung Yun, Emmanuel Bengio, Leo Feng, Jarrid Rector-Brooks, Sungsoo Ahn, Jinkyoo Park, Esmeralda S. Whitammer, Yoshua Bengio

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对摊销采样器的高效探索挑战，提出用自适应训练分布（教师）指导采样器（学生）训练，经多任务验证可提升样本效率与模式覆盖范围。

Comments ICLR 2025, 27 pages, 12 figures

Phase-Corrected Near-Field Microwave Imaging via Inverse Source Reconstruction with Modulated Signals

基于调制信号的逆源重建的相位校正近场微波成像

Quanfeng Wang, Alexander H. Paulus, Thomas F. Eibert

专题命中 其他图像生成 ：image generation(abstract)

AI总结 该研究提出基于逆源重建的三维近场无源雷达微波成像方法，通过调制信号与相位校正技术，在办公室环境中成功获取人体模型图像，验证了方案有效性。

Journal ref 2026 20th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP)