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608 von Autoren geprüfte Arbeiten · 601–608 / 608

Thermal interaction-free ghost imaging

Die vorgeschlagene Studie stellt ein kosteneffizientes Ghost-Imaging-Verfahren mit thermischem Licht vor, das durch einen quanten-Zeno-ähnlichen Effekt die Lichtdosis für empfindliche Proben minimiert, gleichzeitig auf verschränkte Photonen verzichtet und so eine hochqualitative, zerstörungsfreie Bildgebung ermöglicht.

Shun Li, Jing-Yang Xiao Feng, Xiu-Qing Yang, Xiaodong Zeng, Xi-Hua Yang, M. Al-Amri, Zheng-Hong Li2025-12-12✓ Author reviewed ⚛️ quant-ph

Towards Reconciling Reionization with JWST: The Role of Bright Galaxies and Strong Feedback

Diese Studie zeigt, dass Modelle mit starker Rückkopplung und einem höheren Beitrag heller Galaxien die von JWST beobachteten UV-Leuchtkraftfunktionen bei hohen Rotverschiebungen erfolgreich reproduzieren und dabei eine verlängerte Reionisierungsgeschichte vorhersagen, die mit den CMB-Daten vereinbar ist und die Photonenhaushaltskrise mildert.

Ankita Bera, Sultan Hassan, Robert Feldmann, Romeel Davé, Kristian Finlator2025-11-24✓ Author reviewed 🔭 astro-ph.CO

Metabolic quantum limit to the information capacity of magnetoencephalography

Die Studie leitet eine technologieunabhängige Obergrenze für die Informationskapazität der Magnetoenzephalographie von 2,2 Mbit/s her, die sich aus dem metabolischen Energiebudget des Gehirns und dem quantenmechanischen Rauschlimit ergibt und eine fundamentale Kompromissbeziehung zwischen räumlicher und zeitlicher Auflösung aufzeigt.

E. Gkoudinakis, S. Li, I. K. Kominis2025-11-09✓ Author reviewed 🔬 physics.bio-ph

RASALoRE: Region Aware Spatial Attention with Location-based Random Embeddings for Weakly Supervised Anomaly Detection in Brain MRI Scans

Die Arbeit stellt RASALoRE vor, ein neuartiges zweistufiges Framework für die schwach überwachte Anomalieerkennung in Gehirn-MRT-Scans, das durch einen diskriminativen Dual-Prompt-Tuning-Mechanismus und eine regionsbewusste räumliche Aufmerksamkeit mit lokationsbasierten zufälligen Einbettungen einen neuen State-of-the-Art bei gleichzeitig geringerem Parameterbedarf und reduzierter Rechenkomplexität erreicht.

Bheeshm Sharma, Karthikeyan Jaganathan, Balamurugan Palaniappan2025-10-09✓ Author reviewed 👁️ cs.CV

Global optimization tailored for graphics processing units: Complete and rigorous search for large-scale nonlinear minimization

Diese Arbeit stellt eine rigorose, auf GPU basierende Intervallanalyse-Methode vor, die mithilfe eines neuartigen Variablen-Zyklus-Verfahrens globale Minima nichtlinearer Funktionen mit bis zu 10.000 Dimensionen garantiert einschließt und die bestehende Literatur sowohl in Bezug auf Skalierbarkeit als auch Recheneffizienz deutlich übertrifft.

Guanglu Zhang, Qihang Shan, Jonathan Cagan2025-07-02✓ Author reviewed 🔢 math.NA