图像生成

Exact solution of the Glauber-Ising model on the finite-length semi-open chain

有限长半开链上Glauber-Ising模型的精确解

Malte Henkel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文获得了淬火到零温、有限尺寸半开格点上的一维Glauber-Ising模型的精确时空关联函数，并推导了对偶凝聚-扩散过程的精确空区间概率，结果与动力学有限尺寸标度理论一致。

Comments Latex2e, 1+23 pp, 4 figures included, final form

Journal ref Entropy 28, 771 (2026)

Sequential Structure-Sensitive Residual Diagnostics for PDE Inverse Problems

PDE反问题的序列结构敏感残差诊断

Ieva Kazlauskaite

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对残差范数诊断在平滑反问题中可能遗漏结构化模型误差的问题，提出基于e-process的序列结构敏感诊断方法，通过空间残差模式专家组合实现任意有效I类错误控制，并在三个反问题中验证其比传统方法更早检测到错误拟合。

Scene-Conditioned PINN-GNN for Multipath RF Maps: Cross-Scene Generation and In-Scene Completion

场景条件PINN-GNN用于多径射频地图：跨场景生成与场景内补全

Lizhou Liu, Xiaohui Chen, Zihan Tang, Mengyao Ma, Wenyi Zhang

机构 * Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（电子工程与信息科学系，中国科学技术大学） ； Wireless Technology Lab, Huawei（华为无线技术实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于物理信息神经网络和图神经网络的统一射频地图构建框架，支持跨场景生成和场景内补全，采用峰值加权动态时间弯曲度量评估多径重建质量，实验表明优于多种基线方法。

Frequency Shift Physics-Informed Extreme Learning Machine for Solving High-Frequency Partial Differential Equations

频移物理信息极限学习机求解高频偏微分方程

Xiong Xiong, Ruonan Zhai, Zheng Zeng, Sheng Zhou, Rongchun Hu, Zichen Deng

机构 * School of Mathematics and Statistics, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学数学与统计学院） ； College of Science, Shijiazhuang University（石家庄学院理学院） ； Department of Engineering Mechanics, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学工程力学系） ； Department of Aeronautical Engineering, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学航空工程系） ； MIIT Key Laboratory of Dynamics and Control of Complex Systems, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学工信部复杂系统动力学与控制重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出频移物理信息极限学习机（FS-PIELM），通过平移权重分布均值而非缩放方差来缓解谱偏差，在七个基准问题上相比现有方法精度提升1至近5个数量级。

Generative AI and Federated Learning for Intrusion Detection Systems: A Survey

生成式人工智能与联邦学习在入侵检测系统中的应用：综述

Jiefei Liu, Abu Saleh Md Tayeen, Pratyay Kumar, Qixu Gong, Wenbin Jiang, Huiping Cao, Satyajayant Misra, Jayashree Harikumar

机构 * Department of Computer Science, New Mexico State University（新墨西哥州立大学计算机科学系） ； University of Hartford（哈特福德大学） ； DEVCOM Analysis Center（DEVCOM分析中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了生成式AI和联邦学习在入侵检测中的应用，涵盖模型分类、任务目标及集成方法，并讨论了数据质量、对抗风险等挑战。

Well-Posedness of a Coupled Brinkman--Biofilm--Nutrient System with Volume-Fraction Constraints

具有体积分数约束的耦合 Brinkman-生物膜-营养物系统的适定性

Azhar Alhammali, Mohamed Majdoub

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究耦合Brinkman流、生物膜演化与营养物传输的PDE系统，通过指示泛函次微分施加生物膜分数硬约束，利用极大单调算子理论和Leray-Schauder不动点论证证明弱解的整体存在性，并给出二维空间中的条件唯一性。

Kardar-Parisi-Zhang dynamics in an open integrable system: beyond the spontaneous-symmetry-breaking ansatz

开放可积系统中的Kardar-Parisi-Zhang动力学：超越自发对称破缺假设

Guo-Qiang Wang, Chang-Ling Zou, Guang-Can Guo, and Xu-Bo Zou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究开放可积B3模型，发现其动力学由Kardar-Parisi-Zhang标度行为主导，而非自发对称破缺假设预测的扩散行为，揭示了该假设的局限性。

Comments 6 pages, 2 figures

Refined Sensitivity Estimates for Single-Molecule Magnet Dark Matter Detectors

单分子磁体暗物质探测器的精细灵敏度估计

Andrew Eberhardt, Tomoya Fukui, Ryosuke Takehara, Ryotaro Ohno, Yuta Mizukami, Kenichiro Hashimoto, Takanori Fukushima, Shigeki Matsumoto, Tom Melia, Kouki Nozaki, Surjeet Rajendran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文改进了单分子磁体晶体作为低质量暗物质探测器的灵敏度估计，通过考虑自旋弛豫的随机性，降低了雪崩形成的能量阈值，并实验验证了两种代表性晶体的低温热性质。

Comments 11 pages, 5 figures

Velocity and force autocorrelations in Brownian dynamics with a Lorentz force

洛伦兹力作用下布朗动力学中的速度和力自相关

Filippo Faedi, Abhinav Sharma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 推导了外磁场中布朗粒子速度与力自相关张量的一般关系，并在过阻尼极限下简化，发现速度自相关张量的自扩散部分与力自相关张量的反对称部分耦合，耦合强度由回旋频率与热化率之比决定。

Many-body benchmarking of DFT local-registry energetics in bilayer InSe

双层InSe中DFT局部堆叠能量学的多体基准测试

Jeonghwan Ahn, Abdulgani Annaberdiyev, Jovan Nelson, Nathaniel P. Stern, Hyeondeok Shin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过扩散量子蒙特卡洛方法，发现DFT严重低估了双层InSe中不同堆叠的能量差异，表明局部堆叠能量不仅取决于界面原子构型，还依赖于完整的堆叠序及其多体电子响应。

Mixing induced by microswimmers as probed by mutual information

微游泳者引起的混合：以互信息为探针

Yihong Shi, Yuto Hosaka, Andrej Vilfan, Ramin Golestanian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用互信息作为全局混合效率度量，通过数值模拟二维squirmer模型，发现游泳者空间分布强烈影响混合，聚集抑制混合而无序增强混合，混合效率随squirmer参数非单调变化，且pusher优于puller。

Information-Epidemic Dynamics in Cyber-Physical Systems: A Hypergraph Framework with Interpersonal Relationships

信息物理系统中的信息-流行病动力学：基于人际关系的超图框架

Shanchao Peng, Minyu Feng, Liang-Jian Deng, Matjaž Perc, Jürgen Kurths

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出超图双层框架，上层混合超图建模信息传播，下层SIS模型模拟流行病，基于Jaccard相似度的自适应感知-保护机制考虑人际关系异质性，理论分析和仿真表明强人际关系可提高疫情阈值并抑制规模。

Distilling Collaborative Dynamics into Latent Space for Implicit Coordination in Decentralized Multi-Agent Manipulation

将协作动态蒸馏到潜在空间以实现分散式多智能体操作中的隐式协调

Chanyoung Park, Minsung Yoon, Andrew Jeong, Sung-eui Yoon

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CLS-DP分散式多智能体框架，通过将多智能体动态蒸馏到潜在空间，在部分可观测下实现隐式协调，无需全局视图或通信，在RoboFactory任务中平均成功率38%，优于集中式基线20%。

Comments Accepted to IROS 2026 | Project Page: https://cosdeneb.github.io/cls-dp/

LLM can Read Spectrogram: Encoder-free Speech-Language Modeling

LLM 能读频谱图：无编码器的语音语言建模

Ruchao Fan, Yiming Wang, Yuxuan Hu, Bo Ren, Yufei Xia, Xiaofei Wang, Yao Qian, Shujie Liu, Jinyu Li

机构 * Microsoft, USA（微软公司，美国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出 Mel-LLM，一种无需专用语音编码器、直接将梅尔频谱图补丁通过线性投影输入 LLM 的架构，在 ASR 和 TTS 任务上验证了其可行性，ASR 性能与有编码器方案相当，TTS 初步可行。

Positive-Incentive Noise Predictor for Adversarial Purification in Speaker Verification

说话人验证中对抗净化的正激励噪声预测器

Yibo Bai, Sizhou Chen, Michele Panariello, Hao Ma, Xiao-Lei Zhang, Xuelong Li, Massimiliano Todisco, Nicholas Evan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出正激励噪声预测器（PnP），通过学习输入自适应的正激励噪声并混合到输入中，提升下游ASV系统的鲁棒性，在防御效果、自然语音性能和推理效率间取得平衡。

Comments Submitted to IEEE TASLP.13 pages for maunscript, 2 pages for supplementary material

Enhancing Prostate Cancer Segmentation for Multi-Domain Generalization using a novel Parallel-Route Coherent Mixup Regularization Training

使用新颖的并行路由连贯混合正则化训练增强前列腺癌分割的多域泛化能力

Josiah Simeth, Sudharsan Madhavan, Victoria Brennan, Sean McBride, James Janopaul-Naylor, Justin Haseltine, Daniel Gorovets, Himanshu Nagar, Neelam Tyagi, Harini Veeraraghavan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出并行路由连贯混合（PaRC-mix）训练方法，通过多网络层特征增强实现单源到多域泛化，在前列腺癌病灶分割中显著提升检测精度和泛化性能。

Comments 28 pages, 5 figures

Tail Risk Management with Puts and Trend Following: A CVaR Framework for Crashes and Drawdowns

利用看跌期权和趋势跟踪进行尾部风险管理：针对崩盘和回撤的CVaR框架

Miquel Noguer I Alonso, Ali Al Fallouji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一个连续时间CVaR框架，将长期虚值看跌期权和系统趋势跟踪统一在尾部风险任务中，通过分析两种保护机制的时间差异，给出混合配置的充分条件，并引入四轴诊断层。

Language-Critique Imitation Learning from Suboptimal Demonstrations

语言-批评模仿学习从次优演示中

Chih-Han Yang, Dai-Jie Wu, Yun-Ping Huang, Ping-Chun Hsieh, Kenneth Marino, Shao-Hua Sun

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University (NTU)（国立台湾大学电信工程学研究所） ； University of Utah（犹他大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence（国立台湾大学人工智能卓越研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出语言批评框架，用自然语言作为结构化监督信号从次优演示中学习策略，避免压缩为标量，在连续控制任务上优于基线方法。

FAR: Failure-Aware Retry for Test-Time Recovery and Continual Policy Improvement

FAR: 面向测试时恢复与持续策略改进的失败感知重试

Haoran Hao, Shahram Najam Syed, Jeffrey Ichnowski, Jeff Schneider

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FAR框架，通过失败对比偏好适应和轻量动作扰动，使机器人从测试时失败中学习并自主恢复，结合成功轨迹持续改进策略，在仿真和真实任务中成功率分别提升17.6%和11.7%。

Diffeomorphic Optimization

微分同胚优化

Ludwig Winkler, Andrew Leaver-Fay, Joseph Kleinhenz, Pan Kessel

机构 * Microsoft Research AI4Science（微软研究院AI4Science） ； Prescient Design, Genentech Roche（Prescient Design, 基因泰克/罗氏） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出微分同胚优化方法，利用扩散/流模型将数据流形映射到简单基空间进行梯度下降，等价于流形上的黎曼梯度下降，并扩展到SO(3)和SE(3)群，在蛋白质设计中显著提升二级结构靶向、肽结合亲和力和Rosetta能量优化。

NATO and Emerging Technologies: The Alliance's Shifting Approach to Military Innovation

北约与新兴技术：联盟对军事创新方法的转变

Stephen Herzog, Dominika Kunertova

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了在大国竞争和新兴颠覆性技术扩散背景下，北约如何调整其技术协调方法，并分析新技术特性给联盟带来的额外挑战。

Comments 23 pages. Available here: https://digital-commons.usnwc.edu/nwc-review/vol77/iss2/5

Journal ref Naval War College Review 77(2): 47-70 (2024)

Boundary quadruples and bijective realisations of abstract Friedrichs operators

抽象 Friedrichs 算子的边界四元组与双射实现

Sandeep Kumar Soni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对抽象 Friedrichs 算子，通过边界四元组框架参数化闭实现，给出双射和 m-增生实现的精确判据，并建立边界四元组的存在性准则。

Comments 36 Pages

Influence of Routing and Speed Limits on Optimal Solutions in Traffic Emission Modeling

交通排放建模中路由和限速对最优解的影响

Marc-André Bach, Simone Göttlich, Alena Ulke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究路由策略和限速政策对交通排放模型最优解的影响，通过单目标和多目标优化比较三种控制场景，发现限速政策在减排和效率提升上优于路由策略。

Certification of PGD reduced-order models with separated spatial variables

具有分离空间变量的PGD降阶模型的认证

Jean Ruel, Ludovic Chamoin, Frédéric Legoll, Arthur Lebée

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对板壳结构中的扩散问题，基于本构关系误差方法，提出一种PGD降阶模型的全局误差估计与自适应策略，实现离散误差和模态数量的控制。

Onsager-Type Energy Equality and Prodi--Serrin Uniqueness for Nernst--Planck Fluid Systems

Onsager型能量等式与Nernst-Planck流体系统的Prodi-Serrin唯一性

Ruimeng Hu, Quyuan Lin, Qirui Peng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究Nernst-Planck方程与流体模型耦合的弱解，建立三维Nernst-Planck-Euler系统的Onsager型能量等式准则，并证明三维Nernst-Planck-Navier-Stokes系统的Prodi-Serrin型唯一性准则。

Comments 26 pages

Generative Modeling of Quantum Distribution with Functional Flow Matching

基于函数流匹配的量子分布生成建模

Jaehoon Hahm, Tak Hur, Joonseok Lee, Daniel K. Park

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University, Seoul, Korea（首尔国立大学数据科学研究生院） ； Department of Statistics and Data Science, Yonsei University, Seoul, Korea（延世大学统计与数据科学系） ； Department of Applied Statistics, Yonsei University, Seoul, Korea（延世大学应用统计系） ； Google Research, Mountain View, California, United States（谷歌研究） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出量子流匹配（QFM）模型，利用自旋Wigner函数和函数流匹配学习多量子比特量子分布，有效捕获物理量如纯度、纠缠熵。

Comments Accepted as an extended abstract at the Quantum Techniques in Machine Learning (QTML) 2024

Power-Law Relaxation of Non-Gaussian Parameter and Self-Dynamic Structure Factor in Multidimensional Rugged Energy Landscapes

多维崎岖能量景观中非高斯参数和自动态结构因子的幂律弛豫

Bimman Bagchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文建立理论框架研究多维崎岖能量景观中标记粒子的扩散，通过粗粒化迁移率场和迁移率-记忆近似，揭示非高斯参数的长时幂律弛豫行为，维度依赖性为d=1时t^{-1/2}，d=2时(ln t)/t，d>2时t^{-1}。

Comments 63 pages, 1 Figure

Anomalous bulk dealloying below the parting limit

低于分界线的反常体脱合金

Weiyue Zhou, Hooman Gholamzadeh, Lei Ding, Kevin Daub, Mehdi Mosayebi, Travis Casagrande, Yingxin Zhu, Miaomiao Jin, Mark R. Daymond, Yang Yang, Michael P. Short, Suraj Y. Persaud

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究揭示了晶界辅助的体脱合金机制，通过三维重构和晶体学分析，发现扩散诱导再结晶生成高密度晶界网络，促进熔盐渗透，使脱合金在远低于传统分界线条件下发生。

Spectroscopic Monitoring of Metal Lines in Polluted White Dwarfs

污染白矮星中金属谱线的光谱监测

Laura K. Rogers, Michael M. Shara, Amy Bonsor, Siyi Xu, Érika Le Bourdais, Patrick Dufour, John Debes, Omri Nolan, Ted von Hippel, Erik Dennihy, Simon Hodgkin, Andrew Swan, Mariona Badenas-Agusti, Mark C. Wyatt, Tim Cunningham

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过18年光学光谱监测5颗暖污染白矮星，发现4颗系统在15-18年内吸积率稳定在15-30%内，仅WD 0106-328显示地面数据中Mg II双线变异性，但HST紫外光谱未确认，表明吸积过程长期稳定或存在光球层平滑机制。

Comments Accepted for publication in The Astrophysical Journal 21 pages, 7 figures

A new model for long-term forecasting of Galactic cosmic rays

银河宇宙线长期预测的新模型

David Pelosi, Fernando Barão, Bruna Bertucci, Emanuele Fiandrini, Miguel Orcinha, Nicola Tomassetti

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于日球层带电粒子输运数值模型的银河宇宙线长期预测框架，通过希尔伯特-黄变换滤波和太阳代理参数延迟相关性，实现多物种通量准确预测，支持空间辐射监测与十年尺度预测。

Comments 21 pages, 12 Figures