图像生成

Trans-scale spin Seebeck effect in nanostructured bulk composites based on magnetic insulator

基于磁性绝缘体的纳米结构块体复合材料中的跨尺度自旋塞贝克效应

Sang J. Park, Keisuke Hirata, Hossein Sepehri-Amin, Fuyuki Ando, Takamasa Hirai, Ken-ichi Uchida

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过动态粉末溅射和低温烧结制备Pt涂层钇铁石榴石粉末的纳米结构块体复合材料，实现跨尺度自旋塞贝克效应，克服薄膜扩散限制，实现可扩展体积热电发电。

Journal ref Nat. Commun. 17, 6389 (2026)

Convergence of spatial branching processes to $α$-stable CSBPs: Genealogy of semi-pushed fronts

空间分支过程向α-稳定连续状态分支过程的收敛：半推进前沿的谱系

Félix Foutel-Rodier, Emmanuel Schertzer, Julie Tourniaire

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究\(\mathbb{R}^d\)无界域上非齐次分支扩散，提出条件使规模过程和谱系收敛到\(\alpha\)-稳定连续状态分支过程。通过矩收敛条件及递归公式给出充分条件，应用于一维分支布朗运动，证明半推进 regime 中谱系收敛。

Comments 66 pages

Effective exponents for the diffusive coarsening of wet foams and analogous materials

湿泡沫及类似材料扩散粗化的有效指数

Douglas J. Durian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究湿泡沫及类似材料扩散粗化中平均气泡半径幂律增长指数变化的谜题，通过计算扩散气体交换率解释，推广方法到堵塞泡沫得到非幂律增长定律及有效指数变化规律，并与现有数据比较。

Anysynth:Zero-Shot Instrument Cloning via In-Context Learning and Asymmetric Hierarchical Guidance

Anysynth：通过上下文学习和非对称分层引导实现零样本乐器克隆

Chong Jing, Junan Zhang, Jing Yang, Yulun Wu, Fan Fan, Zhizheng Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在实现零样本乐器克隆，提出基于上下文流匹配的无嵌入神经合成器Anysynth，通过特定条件设定让模型动态检索声学细节，实验显示其性能优越，还提出非对称分层CFG优化可控性，推动了零样本乐器克隆发展。

Comments rejected by ISMIR 2026

Existence and vanishing noise limit of measure attractors for McKean-Vlasov $p$-Laplacian lattice systems with delay driven by Lévy noise

由Lévy噪声驱动的具有时滞的McKean-Vlasov p-Laplacian格点系统测度吸引子的存在性及消失噪声极限

Zhang Chen, Xiaoxiao Sun, Bixiang Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究由Lévy噪声驱动的带时滞的McKean-Vlasov随机p-Laplace格点系统，证明右连左极解存在唯一，定义非自治余圈，证明其相关性质及拉回测度吸引子的存在唯一性，还研究了噪声强度趋于零时测度吸引子的极限行为及收敛速率。

Overlapping Schwarz Attention: Hierarchical Attention via Domain Decomposition

基于区域分解的层次注意力机制

Stephan Köhler, Oliver Rheinbach

机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于两水平重叠Schwarz区域分解的层次注意力机制，通过局部低秩注意力块与粗网格注意力块结合，在少参数下实现更快训练和更高精度。

Comments 23 pages

CaloTrilogy: Toward a Breakthrough in One-Step, End-to-End, Physics-Guided Shower Generation for Modern Calorimeters

CaloTrilogy：迈向现代量热器一步式端到端物理引导簇射生成的突破

Cheng Jiang, Sitian Qian, Kevin Pedro, Oz Amram, Huilin Qu, Maggie Voetberg

机构 * School of Physics and Astronomy, University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学学院） ； Department of Physics, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics, Tsung-Dao Lee Institute & School of Physics and Astronomy, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学暗物质物理国家重点实验室、李政道研究所及物理与天文学学院） ； Key Laboratory for Particle Astrophysics and Cosmology (MOE) & Shanghai Key Laboratory for Particle Physics and Cosmology, Shanghai Jiao Tong University（教育部粒子天体物理与宇宙学重点实验室及上海粒子物理与宇宙学重点实验室，上海交通大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种结合平均速度场积分器、学习生成先验和物理引导损失项的框架，实现一步或少量评估步骤的高质量簇射生成，性能与最先进的流和扩散模型相当。

Beyond the $α$ model: scaling the wind-driven accretion rate in protoplanetary disks using systematic non-ideal magnetohydrodynamical simulations

超越α模型：利用系统非理想磁流体动力学模拟扩展原行星盘的风驱动吸积率

Haruhi Enomoto, Shoji Mori, Satoshi Okuzumi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过引入超箱尺度扩散方案，解决了局部剪切盒模拟中磁场累积问题，揭示了吸积率与等效双极Elssasser数和磁活动层厚度的幂律关系，为预测局部盘物理量下的吸积率提供了框架。

Comments 15 pages, 12 figures, Accepted for publication in PASJ

Data Balancing Strategies: A Systematic Survey of Resampling and Augmentation Methods

数据平衡策略：重采样与增强方法的系统综述

Behnam Yousefimehr, Mehdi Ghatee, Javad Fazli, Shervin Ghaffari, Zahra Rafei, Mohammad Amin Seifi, Sajed Tavakoli, Abolfazl Nikahd, Mahdi Razi Gandomani, Alireza Orouji, Ramtin Mahmoudi Kashani, Sarina Heshmati, Negin Sadat Mousavi

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)（阿美尔卡比大学（德黑兰理工大学）） ； Iran（伊朗） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文系统回顾了数据平衡方法，涵盖重采样、增强、欠采样及混合策略，分析其适用场景与优劣，指出无一方法普适，需根据数据特征和模型选择优化。

Comments 81 pages, 4 figures, 25 tables

Journal ref Machine Learning and Knowledge Extraction, 2026, 8(7), 211; https://www.mdpi.com/2504-4990/8/7/211

Turing patterns in Matrix-Weighted Networks

矩阵加权网络中的图灵图案

Anna Gallo, Wilfried Segnou, Timoteo Carletti

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了矩阵加权网络中图灵图案的形成机制，通过引入节点依赖的正交矩阵，将相干网络的扩散转换为标准加权网络，从而分析网络拓扑、权重和变换对图案形成的影响。

Dyadic-Chaotic Lifting S-Boxes for Enhanced Physical-Layer Security within 6G Networks

用于增强6G网络物理层安全性的二元混沌提升S盒

Ilias Cherkaoui, Indrakshi Dey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 6G网络面临安全挑战，本文提出用二元混沌提升S盒增强物理层安全，结合β变换驱动系统与二元条件采样生成8位排列，具有高代数次数、非线性度等优点，能满足6G网络对轻量级、可重构混淆组件的关键需求。

Neural Conditional Simulation for Complex Spatial Processes

复杂空间过程的神经条件模拟

Julia Walchessen, Andrew Zammit-Mangion, Raphaël Huser, Mikael Kuusela

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对空间过程分布条件模拟难题，提出基于神经扩散模型的神经条件模拟（NCS）方法，利用空间掩码实现条件得分扩散模型，训练后可高效模拟多种预测分布，比传统方法更准确高效，还应用于红海空间极值预测。

Comments 66 pages, 14 figures

IGA-LBM: Isogeometric lattice Boltzmann method

IGA-LBM：等几何格子玻尔兹曼方法

Ye Ji, Monica Lăcătuş, Matthias Möller

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对格子玻尔兹曼方法处理弯曲边界的不足，提出等几何配置格子玻尔兹曼方法，通过在适配物体的几何上求解离散速度BGK系统实现，经测试验证具有精度、稳定性和几何保真度，能为弯曲边界流动提供高阶自由流保持方法。

Comments 49 pages, 23 figures

A Benchmark of Generative Methods for Zero-Shot Environmental Sound Classification

嵌入空间扩散用于零样本环境声音分类

Ysobel Sims, Alexandre Mendes, Stephan Chalup

机构 * School of Information and Physical Sciences, University of Newcastle, Australia（信息与物理科学学院，新南威尔士大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于扩散模型的条件生成方法，用于零样本环境声音分类，在多个音频数据集上平均性能优于现有基线方法。

Missing Data Imputation under Manifold Hypothesis

流形假设下的缺失数据补全

Zelong Bi, Amuchechukwu Ibenegbu

机构 * School of Mathematics & Statistics（数学与统计学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对高维缺失数据补全问题，基于流形假设与混合变分自编码器，采用SIR采样结合潜空间扩散模型实现符合底层几何结构的缺失值补全，性能优异且可量化不确定性、支持动态补全。

Comments correct errors in Appendix A and in Appendix D, update the author list

Compressed minimum-purity time evolution for late-time quantum dynamics

用于晚期量子动力学的压缩最小纯度时间演化

Moksh Bhateja, Jonas B. Rigo, Markus Schmitt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出压缩最小纯度时间演化方法，通过最小纯度原则闭合局域密度矩阵运动方程，在保持精度的同时实现长时模拟，应用于自旋链和Floquet系统。

Comments 19 pages, 6 figures

Linear independence properties of the signature components of time-augmented stochastic processes

时间增强随机过程的签名分量的线性独立性质

Arthur Bourdon, Benjamin Jourdain, Hervé Andrès

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了时间增强随机过程签名分量间的线性依赖关系，证明了特定子族分量在几乎必然意义下线性独立，并给出了计算代价最小的基。

Comments 34 pages, 10 figures

Stern--Gerlach Spin Sorting and Dynamical Feedback in Relativistic Pair-Plasma Reconnection

斯图尔德-格尔克Spin排序在相对论性磁重联中

K. Nykyri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一个斯图尔德-格尔克spin-kinetic控制参数用于磁重联，通过分析不同环境中的参数，揭示了在磁力尾、日冕等环境中SG传输可忽略，而在磁星电流片中则显著，为强场spin-kinetic重联提供了研究框架。

Comments 8 pages including six figures, supplementary material with 7 pages and 1 figure. This is a re-submission to PRL and companion paper, performing a relativistic sweep-study, SpinPIC2D code description, testing and validation has been submitted as companion paper to Physical Review E

Regularity thresholds for anomalous dissipation and related phenomena in passive scalars

被动标量中异常耗散及相关现象的正则性阈值

Marco Bagnara, Daniel W. Boutros, Camillo De Lellis, Svitlana Mayboroda

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在二维和三维空间中被动标量的正则性条件，证明在特定随机场下无异常耗散，并探讨其对湍流特性的影响。

Comments 21 pages

Boosted Enhanced Quantile Regression Neural Networks with Spatiotemporal Permutation Entropy for Complex System Prognostics

增强型分位数回归神经网络与时空排列熵用于复杂系统预测

David J Poland

机构 * University of Hertfordshire（赫特福德大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于时空排列熵分析与增强型分位数回归神经网络的新型框架，用于模式预测和系统预测。通过结合基于熵的复杂性度量与先进神经架构，实现多维系统复杂动态模式的理解，提升预测精度和不确定性量化能力。

Comments Preliminary version of a predictive maintenance framework using spiking neural networks and entropy-based analysis. To be expanded in future publications with hardware implementations and real-time drift detection modules. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2501.05087

Fixed Capital, the Cost Criterion, and the Falling Rate of Profit

固定资本下的利润下降率

Jiyuan Lyu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过多部门投入产出模型引入固定资本，重新评估奥基希奥定理，发现存在临界工资弹性，技术进步导致利润率下降，扩展了定理的适用范围。

Stellarator island divertor shape optimization for reduced peak heat fluxes

等离子体体星形装置岛回流器形状优化以降低峰值热通量

Avigdor Veksler, Aaron Bader, Heinke Frerichs, Elizabeth Paul

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种自动化算法，用于优化等离子体体星形装置的岛回流器形状，以降低峰值热通量，通过参数扫描和贝叶斯优化实现95%的计算成本减少。

Comments 15 pages, 10 figures

Excitation and Damping of Oscillation Modes in Gaseous Planets

气态行星中振荡模的激发与阻尼

Jim Fuller, Marzia Parisi, Steve Markham, A. James Friedson, J. R. Fuentes

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究气态行星振荡模的激发与阻尼机制，指出差分旋转和风暴活动对f模和p模的影响，以及不同行星的振荡特征和探测方法。

Comments Published in Planetary Science Journal

Journal ref The Planetary Science Journal, 2026, Volume 7, Issue 7, id.162, 23 pp

Self-confinement of relativistic pair beams in magnetized interstellar plasmas: the case of pulsar X-ray filaments

磁化星际等离子体中相对论性对束的自约束：脉冲星X射线细丝的情况

Luca Orusa, Lorenzo Sironi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究脉冲星X射线细丝等现象挑战宇宙射线传输标准图景的问题，通过全动力学二维粒子模拟，发现电荷中性对束能自发产生净电流，驱动非共振流不稳定放大磁场，为电荷不对称和粒子自约束提供途径。

Comments 8 pages, 7 figures. Added a few comments, clarifications, and numerical tests, results unchanged. Matches version published by PRL

Journal ref Phys. Rev. Lett. 137, 025201 (2026)

Multi-marginal temporal Schrödinger Bridge Matching from unpaired data

基于未配对数据的多边际时间薛定谔桥匹配

Thomas Gravier, Thomas Boyer, Auguste Genovesio

机构 * IBENS, ENS Ulm, PSL（IBENS、ENS乌姆、PSL） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对从静态样本快照观察自然动态过程的问题，提出多边际时间薛定谔桥匹配（MMtSBM），通过推导迭代马尔可夫拟合算法扩展相关理论与效率，在多类实验中表现出色，确立其为恢复隐藏动态的实用方法。

Comments ICML 2026. Code available at https://github.com/tgravier/MMDSBM-pytorch . Additional experimental materials available at https://mmdsbm.notion.site

RAD: Retrieval High-quality Demonstrations to Enhance Decision-making

RAD：检索高质量示范以增强决策

Lu Guo, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Qifan Liang, Lichang Song, Ting Long, Weinan Zhang, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China（吉林大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对离线强化学习泛化能力受限问题，提出RAD方法，通过引入检索机制，从离线数据集检索高回报可达状态作目标，利用生成模型生成子轨迹规划，经实验验证该方法在多基准测试中性能优越。

On the Use of AI-Driven Immersive Digital Technologies for Designing and Operating UAVs

关于使用AI驱动的沉浸式数字技术设计和操作无人机

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Miguel Gutierrez Gaitan, Mohammad Shojafar

机构 * IEEE 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了数字孪生和扩展现实等沉浸式数字技术在无人机中的应用，重点探讨了利用深度强化学习和生成式AI提升无人机系统性能的方法，并提出了未来研究方向。

Comments 24 pages

Stochastic Yield Catastrophe in Delay-Facilitated Self-Assembly

延迟促进自组装中的随机产率灾难

Richard Swiderski, Severin Angerpointner, Erwin Frey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究细胞中超分子结构自组装在低目标数下受随机波动影响的问题，通过最小两隔室模型随机模拟，发现延迟促进组装易发生随机产率灾难，限制较大结构交换可恢复产率，揭示随机顺序竞争慢事件是其特征。

Comments 17 pages, 10 figures

Full replica symmetry breaking in the Sherrington-Kirkpatrick model

谢林顿 - 柯克帕特里克模型中帕里西测度的无限支撑

Patrick Lopatto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究谢林顿 - 柯克帕特里克模型在零外场及β>1时帕里西测度的支撑情况，通过反证法，利用高斯科尔 - 霍普夫表示导出微分不等式，证明此时帕里西测度具有无限支撑。

Comments 54 pages

Option prices from operational-time reaction-boundary lattices

来自操作时间反应边界格点的期权定价

Chris Angstmann, Tim Gebbie

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出操作时间马尔可夫格点模型，推导期权定价方程，将局部波动率与风险中性买卖反应边界方差关联，分离操作核、日历时间投影和定价测度选择，阐明未跨度时钟、跳跃或更新风险导致的不完全市场定价。

Comments 25 pages, 2 figures, and 1 table. Appendices added to tighten the mathematical claims; operational-time and calendar-time price notation clarified; stochastic-clock valuation claims more precisely delimited