图像生成

Catalytic Crosstalk: Cooperative Enzyme Dynamics in Artificial Crowded Environments

催化串扰：人工拥挤环境中的协同酶动力学

Rik Chakraborty, Manisha Jhajhria, Arnab Maiti, Nividha, Priyanka, Snigdha Thakur, Krishna Kanti Dey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人工拥挤环境中过氧化氢酶和脲酶的催化串扰，通过实验发现二者共定位时相互增强催化活性和动态行为，建模提出模拟框架捕捉协同作用，揭示酶间合作可抵消拥挤有害影响维持酶效率。

Comments 6 pages, 5 figures

Efficient Text-to-Audio Generation via Pruning

通过剪枝实现高效的文本到音频生成

Arshdeep Singh, Yi Yuan, Yun Chen, Wenwu Wang, Mark D. Plumbley

机构 * King's College London (KCL)（伦敦国王学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对基于扩散的文本到音频生成模型AudioLDM计算成本高的问题，应用模型剪枝提高其计算效率，通过分析参数冗余和评估剪枝策略，经实验验证可大幅减少参数和运算量，且能在一定程度上恢复对特定声音事件的生成能力。

Comments Submitted to DCASE 2026 Workshop

AI-Augmented Adaptive Digital Twin Modeling for Brain Tumor Evolution Prediction and Treatment Scheduling

用于脑肿瘤进化预测和治疗计划安排的人工智能增强自适应数字孪生建模

Wenxi Liu, Michael Trimboli, Xianqi Li

机构 * Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院） ； Department of Mathematics and Systems Engineering（数学与系统工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对脑肿瘤进化预测和治疗计划难题，提出人工智能增强自适应数字孪生框架，集成多种模型与方法。实验表明该框架能有效提升预测准确性，降低肿瘤负荷，为患者特异性治疗优化提供统一框架，奠定向现实治疗计划转化基础。

Heavy-Tailed Flow Matching via Random Clocks

通过随机时钟进行重尾流匹配

Zhouhao Yang, Yezhen Wang, Kenji Kawaguchi, Vladimir Braverman, Haoyang Cao

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究重尾数据匹配问题，提出HTFM框架，将重尾源视为时钟条件高斯源混合，用截断对数签名特征编码时钟。实验显示其在多领域优于高斯流匹配等基线，保留低NFE采样优势，还提供尾部控制接口。

Exploring the Alignment of Generation and Understanding in Protein Structure Modeling

探索蛋白质结构建模中生成与理解的对齐

Junde Xu, Yuansheng Huang, Zijun Gao, Lihang Liu, Xiaoming Fang, Yu Kang, Jiezhong Qiu, Pheng Ann Heng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究蛋白质结构建模中生成与理解的对齐问题，通过基准测试发现现有生成模型表现不佳，受REPA框架启发提出训练时使生成模型与理解模型对齐，实验表明该方法显著提升功能蛋白质生成。

Concurrent Image Understanding and Generation: Self-Correcting Coupled Markov Jump Processes

并发图像理解与生成：自校正耦合马尔可夫跳跃过程

Minh-Quan Le, Armand Comas, Alexandros Lattas, Stylianos Moschoglou, Pedro Vélez, Amit Raj, Aaron Germuth, Thabo Beeler, Dimitris Samaras, Di Qiu

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对人类认知中理解与生成的耦合循环，引入自校正耦合马尔可夫跳跃过程框架及$\texttt{CO}_\texttt{2}\texttt{Jump}$采样器，解决掩码扩散模型跨模态矛盾问题，创建多模态语料库，该方法在图像相关任务中性能优异，且性能随去噪步骤数提升。

Comments Project page: https://coupled-jump.github.io

Rearranged Stochastic Heat Equations with an Entropy Gradient Structure

具有熵梯度结构的重排随机热方程

Francois Delarue, Rhoss Likibi Pellat

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究扩展概率测度空间上的一维扩散模型，通过重排随机热方程并加入熵驱动梯度下降项惩罚动力学，经分裂论证证明方程定义良好，还研究了相关动力学性质及解的密度等，保留了随机热方程的平滑性质。

Comments 53 pages, 0 figure

Load Balancing with Individually Heterogeneous Servers

具有个体异构服务器的负载均衡

Burak Büke, Arpan Mukhopadhyay, Özge Tekin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究具有个体异构服务器的系统中JSQ负载均衡策略的扩散极限，基于测度值过程开发框架统一分析，确定区分不同平局决胜规则性能的关键对象，找到渐近最优的平局决胜规则并通过耦合比较证明结果。

Comments 70 pages, 3 figures

Existence, Uniqueness, and Pathwise Regularity for Multidimensional Semilinear SPDEs with Locally Lipschitz Coefficients and Rough Initial Data

具有局部Lipschitz系数和粗糙初始数据的多维半线性随机偏微分方程的存在性、唯一性和路径正则性

Jitendra Nath Naik, Lok Pati Tripathi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究由乘性噪声驱动、具粗糙初始数据的多维半线性随机演化方程，在系数全局Lipschitz时建解的适定性等，局部Lipschitz时证最大局部解相关性质，条件针对特定范数，可用于多种方程及处理奇异和非光滑初始数据。

Comments 46 pages

jQMC: A JAX-based ab initio quantum Monte Carlo package designed for GPU-accelerated computing

jQMC：一个基于JAX的用于GPU加速计算的从头算量子蒙特卡罗程序包

Kousuke Nakano, Michele Casula

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究介绍了基于Python的jQMC程序包，用于从头算QMC模拟。它实现了VMC和LRDMC算法，采用特定波函数，利用JAX进行自动微分等，支持多GPU并行化。经测试，在GPU上运行时比TurboRVB更快，不同算法有不同程度性能提升。

Comments 68 pages, 11 figures, 5 tables,

Using backscattered thermal neutrons to monitor boron concentration during BNCT: a Monte Carlo feasibility study

利用背散射热中子监测硼中子俘获治疗期间的硼浓度：蒙特卡罗可行性研究

Zirui Ye, Yuxin Wang, Meitong Wei, Xie George Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究BNCT中实时监测硼浓度的方法，用蒙特卡罗模拟评估背散射热中子作测量通道的可行性，通过薄LiF转换探测器捕获相关场，经差分成像和RDSR量化，得出其在体模中的相关特性及检测下限，为硼敏感测量概念奠定物理基础。

Comments 41 pages, 13 figures

Tensor-Network Finite Elements for Analytic Operator Equations

用于解析算子方程的张量网络有限元

Abhijatmedhi Chotrattanapituk, Michael J. Landry, Chu-Liang Fu, Mingda Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究将有限元与张量网络连接用于解析算子方程，通过有限元离散化诱导多线性相互作用张量层次结构，转化方程为加权残差优化问题，实现一维线性和非线性扩散计算并重现传统解，为算子方程求解提供通用变分语言和基础。

Comments 11 pages, 8 figures

Revealing the MoS2 Growth Mechanism in Chemical Vapor Deposition: Real-Time Imaging and Statistical Analysis

揭示化学气相沉积中MoS2的生长机制：实时成像与统计分析

Faizal Arifurrahman, Tianshu Zhai, Yuguo Wang, Jing Zhang, Andrew L. Hitt, Jun Lou, Ming Tang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在揭示化学气相沉积中MoS2的生长机制。通过开发半自动图像处理流程分析原位光学显微镜图像，实现对大量单晶生长轨迹的高通量重建。统计分析表明其结晶受边缘附着限制机制控制，晶体非竞争性生长，为二维材料CVD生长优化提供了有力方法。

Role of small-radius and high-electronegativity A-Site dopants in enhancing proton transport and stability of perovskite electrolytes

小半径和高电负性 A 位掺杂剂在增强钙钛矿电解质质子传输和稳定性中的作用

Hang Ma, Ying Liang, Tianxing Ma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究 BaCeO₃ 基电解质应用受限问题，通过第一性原理计算等，揭示小半径、高电负性 A 位掺杂剂在增强钙钛矿电解质质子传输及稳定性上的协同作用，证明 A 位 Ca 掺杂优势并阐明机制，为高性能电解质设计提供指导。

Comments 15 pages and 11+4 figures. The version that accepted for publication in Phys. Rev. B

The soft volume of ultra-high energy neutrinos experiments

超高能中微子实验的软体积

Stefano Palmisano, Diego Redigolo, Michele Tammaro, Andrea Tesi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究开发半解析框架将超高能中微子通量映射到事件率，基于玻尔兹曼方程考虑软体积，推导碰撞算符展开简化输运问题，应用于冰立方数据并重新审视KM3NeT事件，为中微子通量模型与径迹可观测量搭桥。

Comments 40 pages, 10 figures

A Homogeneous Spectroscopic and Evolutionary Study of cool HgMn and hot Metallic A Stars

冷 HgMn 星和热金属 A 星的均匀光谱与演化研究

F. Kahraman Aliçavuş, E. Çelik, E. Niemczura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究对 HgMn 和 Am 子类恒星进行均匀光谱与演化分析，通过分析高分辨率光谱得出大气参数等，研究元素丰度温度依赖性，计算恒星演化模型，发现两类恒星可能占据重叠演化序列，需进一步分析检验子类间联系。

Comments Accepted for publication in MNRAS

Advanced Techniques in Stability Analysis of Trans-Neptunian Objects

海王星外天体稳定性分析的先进技术

Tamás Kovács

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 综述海王星外天体稳定性分析，结合经典与现代方法绘制相空间、分类轨道传输，机器学习作补充，指出基于哈密顿动力学的混合动态 - 统计框架是探索高维参数空间的最有前景方向。

Comments review manuscript, 35 pages, 13 figures

Improving Autonomous Nano-drones Performance via Automated End-to-End Optimization and Deployment of DNNs

通过深度神经网络的自动化端到端优化和部署提高自主纳米无人机性能

Vlad Niculescu, Lorenzo Lamberti, Francesco Conti, Luca Benini, Daniele Palossi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究如何通过自动化端到端优化和部署DNN提高自主纳米无人机性能，聚焦PULP-Dronet在Crazyflie 2.1纳米无人机上的部署，实现内存占用减少、推理时间加速，提升了无人机在避障、自由飞行和车道跟随等方面的性能，还开源了相关软件设计。

Comments 16 pages, 8 figures, 5 tables. This paper has been accepted for publication in the IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (JETCAS) copyright 2021 IEEE

MAMMOTH: A Multi-Modal End-to-End Policy for Off-Road Mobility Robust to Missing Modality

MAMMOTH：一种对缺失模态具有鲁棒性的越野移动多模态端到端策略

Ahaan Kotian, Shivani Subramanyan, Suresh Sundaram

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对非结构化越野环境自主导航难题，提出MAMMOTH多模态端到端策略。它融合多模态观测，用模态丢弃训练，还采用扩散策略学习联合概率分布，经实验验证性能优越，能提升避撞等能力及对缺失模态的泛化。

Comments Accepted to IROS 2026 Main Conference

SinAE: A Single-Architecture Flow-Matching Autoencoder for Cross-Domain Atomic Systems

SinAE：用于跨域原子系统的单架构流匹配自动编码器

Yuxuan Ren, Fan Yang, Jianhua Yao, Yatao Bian

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent AI for Life Science Lab（腾讯生命科学人工智能实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对小分子、晶体和蛋白质跨域生成管道分散问题，提出单架构流匹配自动编码器SinAE，用普通Transformer编码器和解码器，将重建负担转移到迭代流匹配解码器，实现跨域近无损重建，在生成基准测试中表现出色。

Comments conference

A hybrid analytical-PINN model for subsurface simulation of geothermal heat exchangers in heterogeneous underground

一种用于非均质地下地热换热器地下模拟的混合解析-PINN模型

Moke Rao, Thomas Hamacher, Smajil Halilovic

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究以钻孔换热器为奇异源的非均质土壤热问题，开发参数化物理信息神经网络，利用解析线源模型等特性，通过温度变化分解等步骤将原始问题重述，经训练得到通用校正器，数值测试验证了该方法的有效性。

Comments 29 pages, 18 figures

Mathematics of Data Science

数据科学的数学

Afonso S. Bandeira, Amit Singer, Thomas Strohmer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本书研究数据科学的数学基础，涵盖高维特性、多种分析方法如奇异值分解、线性回归等，以及图、网络、聚类等内容，为数据科学提供了全面的数学理论支撑。

Can deleterious mutations surf deterministic population waves?

有害突变能否借助确定性种群波动扩散？

Joao Luiz de Oliveira Madeira, Marcel Ortgiese, Sarah Penington

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究空间结构化种群中有害突变能否像中性突变那样借助确定性波动扩散。通过研究空间穆勒棘轮的确定性版本，分析有害突变分布、种群扩散速度，最终表明有害突变不能借助确定性波动扩散。

Comments 55 pages, 1 figure. This work was originally part of arXiv:2603.06478 and has been separated into a standalone manuscript

A Least Squares Weak Galerkin Finite Element Method for Fokker-Planck Type Equations

一种用于福克 - 普朗克型方程的最小二乘弱伽辽金有限元方法

Chunmei Wang, Shangyou Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对福克 - 普朗克型方程，提出最小二乘弱伽辽金有限元方法，利用最小二乘公式应对非光滑扩散张量问题，设计数值格式并给出理论基础，经数值实验验证其稳健性和性能。

Comments 18 pages,8 tables, 4 figures

Coercivity structure of positive-type memory: exact gaps, critical horizons, and singular limits

正型记忆的强制性结构：精确间隙、临界视界和奇异极限

Hiroki Ishizaka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究退化情形下正型记忆扩散方程，探讨完全单调记忆项能否替代缺失强制性，给出否定答案并通过记忆强制性符号\(m\)等分析间隙，指出正型记忆非频率均匀强制性，用指数量化缺陷，还表明强制性结构在弱\(*\)收敛下不连续。

Strong order one-half convergence of a coupled tamed Euler--Peano scheme for reflected stochastic differential equations with super-linearly growing coefficients

具有超线性增长系数的反射随机微分方程的耦合驯服欧拉 - 皮亚诺格式的强二分之一阶收敛性

Ziheng Chen, Caiyun Hua, Meng Cai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究有超线性增长系数的反射随机微分方程的强数值逼近，提出耦合驯服欧拉 - 皮亚诺格式，证明约束状态过程和边界调节器强收敛阶为1/2，数值实验验证了格式的约束保持性和理论收敛速率。

Comments 36 pages, 4 figures

Tangent-Space Multiscale Manifold Methods for Nonlinear Elliptic Problems

非线性椭圆问题的切空间多尺度流形方法

Mats G. Larson, Anna Persson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对非线性非均匀椭圆问题，提出切空间多尺度流形方法，通过非线性重构粗状态表示细尺度解，建立粗方程，还有网络插值变体，记录相关特性，有条件控制局部化缺陷并证明其衰减。

A new model for runaway electron transport based on chaotic Hamiltonian systems

基于混沌哈密顿系统的逃逸电子输运新模型

Dániel Jánosi, Anikó Horváth, Hannes Bergström, Matthias Hölzl, Gergely Papp, Gábor Veres, Gergo I. Pokol, György Károlyi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究遍历磁几何中逃逸电子输运，传统扩散模型有局限。基于混沌理论提出新模型，超越Rechester - Rosenbluth近似，考虑粘性区域影响，在Ullmann - Caldas图和JET模拟中适用性良好，拟合效果显著。

Oscillatory Active Brownian Motion: A Minimal Model for Sperm Dynamics

振荡活性布朗运动：精子动力学的最小模型

Adrian Pacheco-Pozo, Arturo Matamoros Volante, Pilar Ameijeiras, Mariano G. Buffone, Diego Krapf

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对标准活性布朗运动未考虑精子内在振荡的问题，提出振荡活性布朗运动模型，给出相关可观测量解析表达式及核心预测，利用人类精子轨迹推断参数，能定量再现精子轨迹和动力学，为描述精子运动性提供框架。

Comments 21 pages, 5 figures

Coupled Shock Cooling and Radioactive Heating in the Type IIb Supernova SN 2024aecx: An Extended Envelope and Rapid Optical Decline

IIb型超新星SN 2024aecx中的耦合激波冷却和放射性加热：扩展包层与快速光学下降

Na Wei, Yu-Hao Zhang, Liang-Duan Liu, Guang-Lei Wu, Jing-Yao Li, Yun-Wei Yu, Ning-Chen Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究IIb型超新星SN 2024aecx，用扩展版\texttt{TransFit}建模其多波段演化，拟合相关参数，推断出有效外半径等数据，支持激波冷却加放射性加热解释，指出其快速光学下降需超出简单放射性扩散的物理机制。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables