图像生成

MIRAGE: Multi-scale Lesion-Informed Representation with Auxiliary Guidance for MRI Contrast Enhancement

MIRAGE：用于MRI对比度增强的具有辅助引导的多尺度病变信息表示

Andrea Borghesi, Xin Wang, Jonas Teuwen, George Yiasemis

机构 * Netherlands Cancer Institute（荷兰癌症研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究从对比前乳腺MRI切片推断对比度增强的问题，提出MIRAGE方法，结合多种损失与监督形式，在多中心数据上评估，该方法在多个指标排名第一，显著提升病变定位，揭示了保真度与效用的权衡。

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Measuring AI innovation with trademark data

用商标数据衡量人工智能创新

C. Castaldi, F. Castellacci, A. Fronzetti Colladon, L. Segneri, F. Venturini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 探讨用商标数据衡量人工智能创新，指出AI商标可补充专利捕捉不同维度创新，能揭示公司利用AI技术情况，商标数据及时且覆盖全经济部门，通过对意大利公司实证探索展示见解并思考其应用。

Parallel Noising in Neural Markov Logic Networks

神经马尔可夫逻辑网络中的并行噪声处理

Peter Jung, Giuseppe Marra, Ondrej Kuzelka

机构 * Czech Technical University（捷克技术大学） ； KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对神经马尔可夫逻辑网络在大结构上表现欠佳的问题，通过用图神经网络增强势函数表达能力，结合受并行回火启发的并行噪声训练和推理算法，提升其在图生成及小分子结构生成中的性能。

Shared Vulnerabilities in Robustness-Optimized Defenses: One Breach Exposes the Family

鲁棒性优化防御中的共享漏洞：一次突破暴露整个家族

Hanrui Wang, Ruihao Zheng, Shuo Wang, Isao Echizen, Xingbo Dong, Zhe Jin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究对抗鲁棒性优化防御中存在的共享漏洞风险，通过引入新协议、攻击方法及映射，发现各家族内部有自然可转移性，净化防御风险严重，未来防御应兼顾漏洞多样性和转移隔离，而非仅优化个体鲁棒性。

Stability for the Boussinesq Equations with Horizontal Dissipation near the Hydrostatic Balance on $\mathbb{R}^2$

二维平面上近静水平衡处具有水平耗散的Boussinesq方程的稳定性

Jiahong Wu, Mengxin Yan, Ning Zhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究二维平面上近静水平衡处仅具水平耗散的Boussinesq方程，利用速度-温度耦合产生内重力波及色散衰减与水平耗散构成稳定机制，并对特定初始扰动建立经典解全局存在唯一性及给出速度和温度衰减率。

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Characterizing the Dynamics of Muscle Regeneration in the mdx Mouse Model

表征mdx小鼠模型中肌肉再生的动力学

Elena Scibona, Davide Carbone, Lamberto Rondoni, Abramo Agosti

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 探索mdx小鼠骨骼肌免疫反应模型，基于文献描述组织及免疫细胞对损伤反应，扩展原分析突出系统动力学特性，修改方程纳入扩散项，通过数值研究一、二维情况下扩散影响及系统对局部损伤的反应。

Tamed Euler Schemes for Singular SDEs with Multiplicative Levy Noise

具有乘性列维噪声的奇异随机微分方程的驯服欧拉格式

Hua Zhang, Mingbo Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究具有奇异漂移、乘性布朗及列维噪声的多维随机微分方程的驯服欧拉格式，基于非局部Zvonkin变换等方法，通过误差分解得出强收敛率，能分离跳跃贡献，在跳跃系数消失时恢复布朗型估计。

Short-time behavior and invariant surfaces for caloric functions with non-constant boundary values

具有非恒定边界值的热函数的短时行为和不变曲面

Diego Berti, Rolando Magnanini, Michele Marini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非散度形式变系数热方程柯西 - 狄利克雷问题，结合多种思想推导解的短时行为渐近公式，证明椭圆对应形式及相关渐近公式，并用公式描述热方程时间不变曲面，给出不同边界值情况的结果。

Comments 28 pages

Spontaneous stochasticity and anomalous dissipation in collapsing wave turbulence

坍塌波湍流中的自发随机性与反常耗散

Wandrille Ruffenach

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究聚焦Majda-McLaughlin-Tabak型方程的有限时间波坍塌，通过粘性扩散或非线性饱和正则化动力学，发现坍塌前后两种正则化极限不同，产生自发随机性，为其可应用于更广泛系统提供数值证据。

Temporal-Causal Unity as an Operational Framework for Collective Dynamics: Causal-Progress Clocks, Synchronization, and Polarization

作为集体动力学操作框架的时间因果统一性：因果进展时钟、同步和极化

Jian Liu, Dong Sun

机构 * Xintong Zhima (Beijing) Technology Co., Ltd.（新 Tong 之马（北京）技术有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究提出时间因果统一性框架，连接过程哲学与认知社会动力学操作模型，定义因果进展，通过主体相关因素控制演化，以Kuramoto特殊情况为例说明同步阈值等，推导相关假设和协议，搭建过程本体与复杂系统建模的桥梁。

Direct Spatiotemporal Imaging of Charge Carrier Dynamics in Operative Semiconductor Devices

工作中的半导体器件中电荷载流子动力学的直接时空成像

Adriano Cola, Antonio Valletta, Isabella Farella, Vaclav Dědič, Lorenzo Dominici

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究电荷载流子动力学成像难题，引入普克尔斯成像法的载流子动力学（CDPI），它能直接获取内部电荷动力学，建立载流子输运统一图景，洞察基本机制及时空演变，适用于多种材料，为关联载流子动力学与器件功能提供新范例。

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Battery Material Comparisons Should Refocus on Diffusivity with Best Practices

电池材料比较应通过最佳实践重新聚焦扩散率

CJ Sturgill, Roya Rajabi, Md Abdullah Al Muhit, Hans-Conrad zur Loye, Morgan Stefik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于对改进电池的需求，主张重新聚焦电池材料扩散率比较。通过审查相关文献发现问题，比较多种测量方法及错误陷阱，以实例展示不同制备方法材料的扩散率与电池性能差异，强调最佳实践对材料开发中结构 - 属性关系研究的重要性。

Comments 18 pages, 5 figures

A General Model for Continuous Time Principal-Agent Problem Under Hidden Action

隐藏行动下连续时间委托代理问题的一般模型

Jaeyoung Sung, Jianfeng Zhang, Zimu Zhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究隐藏行动下连续时间委托代理问题，提出新充分条件直接求解代理人问题，无需单独验证，还给出可明确求解的例子。

Twisted Schrödinger Bridge Matching

扭曲薛定谔桥匹配

Maxence Noble, Marie Scheid, Yazid Janati, Eric Moulines, Alain Durmus

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究广义薛定谔桥问题，基于迭代马尔可夫拟合范式引入扭曲薛定谔桥匹配方法TSBM，它能处理连续和离散时间势，扩展了IMF方案，有新的桥匹配损失，还引入方差减少技术，实验证明其对高维轨迹推断有益。

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Learning Adaptive Safety Margins for Visual Navigation

学习用于视觉导航的自适应安全裕度

Junyi Hu, Shuaihang Yuan, Geeta Chandra Raju Bethala, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对室内机器人视觉导航中安全裕度校准问题，提出上下文条件安全评论家方法，通过分解的三个互补项学习自适应间隙偏好排序扩散提议，经训练和提炼后在导航任务中表现出色，还能转移到人形机器人。

Do Language Models Dream of Binding Molecules? Benchmarking LLMs under Spatial Constraints

语言模型能否设计出结合分子？在空间约束下对语言模型进行基准测试

Thomas MacDougall, Maksim Kuznetsov, Roman Schutski, Rim Shayakhmetov, Maxim Malkov, Vladimir Aladinskiy, Alex Aliper, Alex Zhavoronkov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨通用语言模型在3D分子设计中应对复杂空间约束的能力，引入3D - Fit评估策略，发现语言模型虽落后于先进方法，但有潜力同时处理多种空间约束。

Bridging battery design and health assessment through virtual sensing and physics-informed learning

通过虚拟传感和物理信息学习连接电池设计与健康评估

Wendi Guo, Søren Byg Vilsen, Daniel Ioan Stroe, Yaqi Li, Yicun Huang, Ashima Verma, Daniel Brandell

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对锂离子电池健康监测与设计脱节问题，提出基于虚拟传感和物理信息学习的框架，能推断设计参数，嵌入机制降低预测误差，虚拟传感减少相关误差，建立反馈回路，助力电池设计与评估。

Comments 28 pages, 7 figures

HyperDCM: Dynamic Cluster Memory Replay in Hyperbolic Space for Continual Robotic Navigation Across Scenes

HyperDCM：用于跨场景连续机器人导航的双曲空间动态集群记忆回放

Zhengfei Lu, Jian Yang, Muyu Wang, Shaowen Chen, Jinpeng Mi, Ke Li, Xiong You, Qi Wu, Xuan Tang, Xian Wei

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； School of Geospatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理空间信息学院） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对视觉导航持续学习难题，提出HyperDCM，通过场景图建模和记忆回放增强导航。利用视觉语言模型提取三元组，经R-GCN编码投影到双曲空间，采用动态聚类等策略。实验证明其在保留导航能力和泛化性上优于基线。

Learning Spatio-Temporal Foundation Models from Pure Synthetic Data

从纯合成数据中学习时空基础模型

Yutong Feng, Shiyuan Piao, Yutong Xia, Xu Liu, Wenqi Fan, Fugee Tsung, See-Kiong Ng, Yuxuan Liang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在学习时空基础模型，提出NeoST，通过在程序生成的合成系统上预训练，引入可扩展语料库、潜在空间推理架构和目标，实验证明其在多样真实世界时空系统中性能优越，有长期稳定性和推理效率。

Optimal Market Making in Prediction Markets

预测市场中的最优做市

Dominik Feil, Max Nendel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究预测市场中的最优做市问题，开发随机控制框架，将市场价格建模为条件概率，推导方程并刻画最优报价，经变换证明解的存在唯一性，通过数值分析揭示其依赖因素，还表明该策略能改善下行保护并保留预期利润。

FlowSonic: Stable Zero-Shot Music Editing via High-Order Trajectory Integration

FlowSonic：通过高阶轨迹积分实现稳定的零样本音乐编辑

Ali Boudaghi, Hadi Zare

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对真实音乐录音零样本编辑难题，提出FlowSonic框架，基于预训练扩散变压器，通过重用交叉注意力表示保留结构，引入高阶ODE求解器，实验表明其在多方面优于现有方法，能提高潜在轨迹稳定性实现可靠编辑。

Feedback Cycles in Exploratory Equilibria

探索性均衡中的反馈循环

Chen-Hung Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探索性均衡中反馈循环问题，通过分析其导数受反向沃尔泰拉 - 抛物型预解式控制，利用块分解确定放大源，得出固定温度下局部均衡分支性质及相关转变，数值计算验证了速率。

Comments 36 pages, 2 figures. Includes supplementary material

Large deviations for long-time occupation measures of stochastic evolution equations with small, asymptotically rough noise

具有小渐近粗糙噪声的随机演化方程长时间占据测度的大偏差

Amarjit Budhiraja, Sandra Cerrai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究可分希尔伯特空间中一类耗散随机演化方程长时间小噪声行为，建立占据测度大偏差原理，涵盖多种无穷维方程。通过解析半群等技术，结合弱收敛方法，给出速率函数显式公式并构建近最优控制。

A Dynamical Approximation Scheme on the Stiefel manifold for Wasserstein Gradient Flows

施蒂费尔流形上瓦瑟斯坦梯度流的动态逼近方案

Isabella Carla Gonnella, Olga Mula, Federico Pichi, Gianluigi Rozza

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出无网格拉格朗日动力学方法逼近瓦瑟斯坦梯度流，通过在特定线性子空间中逼近传输映射，利用狄拉克 - 弗伦克尔原理在施蒂费尔流形上演化正交框架，证明其能诱导概率测度曲线，保留能量耗散结构，数值实验验证了方法的有效性。

Geometric Regime--Switching Diffusions on Stratified Riemannian Spaces with an Application to Covariance Matrices

分层黎曼空间上的几何状态切换扩散及其在协方差矩阵中的应用

Leonardo Marconi, Matteo Farnè, Alexander Aue

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究构建分层黎曼空间上的几何状态切换扩散，通过鞅问题刻画，结合泊松稀疏机制构建过程并证明唯一性，应用于协方差矩阵锥，得到 \(V\)-均匀几何遍历过程。

Dynamic Pricing for a Two-Sided Data Market Platform

双边数据市场平台的动态定价

Lijun Bo, Dongfang Yang, Yijie Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究双边数据市场平台的连续时间动态定价问题，通过建模供应商和消费者到达过程，将其问题表述为随机控制问题并推导HJB方程，证明值函数性质，验证最优策略，还进行数值分析考察参数对策略的影响。

Reduced Order Modeling of One-Dimensional Conservative PDEs via the Cumulative Distribution Transform

通过累积分布变换对一维守恒偏微分方程进行降阶建模

Harbir Antil, Rocío Díaz Martín, Ivan V. Medri, Kristofor E. Pas, Gustavo K. Rohde, Aryan Saxena, Sarswati Shah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对一维守恒偏微分方程提出基于累积分布变换的降阶建模框架，通过分析不同方程在CDT坐标下的解流形得到估计，据此开发CDT - POD数值方案，实验表明其能用更少模态捕捉解流形。

Treasure Search Optimization

寻宝优化

A. Sharma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出寻宝优化方法，将探索与利用任务分配给不同智能体，通过耦合跳跃扩散随机微分方程建模动力学，证明了平均场极限的适定性，刻画了稳态，展示了该方法在相关问题上的有效性及对反问题不确定性的量化作用。

A Deep Second-Order Stochastic Residual Method for Fully Nonlinear Parabolic PDEs

一种用于完全非线性抛物型偏微分方程的深度二阶随机残差方法

Zhenhua Zhao, Jihao Long

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对高维依赖黑塞矩阵的完全非线性抛物型偏微分方程，提出深度二阶随机残差方法（D2SRM），通过特定训练生成相关近似，建立理论并进行实验，结果表明随时间步长减小误差降低，还分离了误差界中的各项因素。

Large deviation principles for multiscale stochastic Burgers equations with reflection

具有反射的多尺度随机伯格斯方程的大偏差原理

Huijie Qiao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究具有反射的多尺度随机伯格斯方程，利用弱收敛方法，通过惩罚方法等关键技术工具，严格建立慢分量的大偏差原理。

Comments 38 pages