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1232 artigos revisados por autores · 1201–1210 / 1232

🤖 AI

Directional Neural Collapse Explains Few-Shot Transfer in Self-Supervised Learning

O artigo demonstra que a variância direcional CDNV, uma quantidade geométrica que mede a variabilidade ao longo das direções de separação de classes, é o fator central que explica tanto a forte transferência em cenários de poucos exemplos quanto a baixa interferência entre múltiplas tarefas no aprendizado auto-supervisionado, ao garantir que os eixos de decisão permaneçam quase ortogonais.

Achleshwar Luthra, Yash Salunkhe, Tomer Galanti2026-03-05✓ Author reviewed ⓘ
🔬 soft matter

Dynamic Wettability Modulation of Textured, Soft and LIS Interfaces Using Electrowetting

O estudo revela que, contrariando a intuição convencional de que o eletromolhamento promove o espalhamento, a aplicação de tensão DC em superfícies texturizadas macias e impregnadas com lubrificante induz uma ejeção tangencial rápida de gotas devido a forças eletrocapilares desequilibradas e baixo pinamento, estabelecendo um novo paradigma para o transporte e ejeção controlada de fluidos.

Deepak J., Suman Chakraborty, Shubham S. Ganar, Arindam Das2026-03-05✓ Author reviewed ⓘ
🔬 materials science

Fingerprint of TcT_c advancement in Li-doped Bi-2223 superconductors prepared by cationic molecular mixing within Pechini sol-gel synthesis

Este estudo apresenta uma síntese avançada por sol-gel do método Pechini para supercondutores Bi-2223 dopados com lítio, demonstrando que a amostra com 5% molar de Li atinge a temperatura crítica máxima de 111,4 K, validando essa rota como uma alternativa eficiente e menos trabalhosa aos métodos tradicionais de estado sólido.

N. K. Man, Huu T. Do, Nguyen V. Tu, Nguyen V. Quy2026-03-04✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ phenomenology

Improving the Precision of First-Principles Calculation of Parton Physics from Lattice QCD

Este artigo descreve como avanços recentes na Teoria Efetiva de Grande Momento (LaMET), incluindo melhorias na renormalização, kernels de acoplamento e operadores de interpolação, estão permitindo cálculos de primeira princípios da estrutura de partons do próton com precisão sem precedentes e controle sistemático de incertezas na Cromodinâmica Quântica em Rede.

Yong Zhao2026-03-04✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

Predicting Gaia astrometry's ability to constrain the populations of circumbinary planets

Este estudo prevê que as futuras liberações de dados do Gaia detectarão dezenas a centenas de planetas circumbinários, revelando um viés de detecção em direção a órbitas próximas à zona de instabilidade e oferecendo a oportunidade de validar candidatos a planetas em binárias pós-envelope comum, embora o rendimento esperado seja menor do que estimativas anteriores devido a uma melhor compreensão da população existente.

Thomas A. Baycroft, Amaury H. M. J Triaud, Johannes Sahlmann2026-03-04✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

Dynamics of planetary rings under thermal forces

Este trabalho introduz e quantifica o efeito Eclipse-Yarkovsky, um torque térmico que gera um fluxo de momento angular positivo capaz de superar a viscosidade e explicar a formação de bordas internas nítidas e a expansão de anéis planetários, ao mesmo tempo em que identifica um efeito oposto de transporte interno devido à radiação térmica do planeta.

Wen-Han Zhou, Eiichiro Kokubo, Harrison Agrusa, Gregorio Ricerchi, Aurelien Crida, David Vokrouhlicky, Yun Zhang, Ronald (…)2026-03-04✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Odin: Multi-Signal Graph Intelligence for Autonomous Discovery in Knowledge Graphs

O artigo apresenta o Odin, o primeiro motor de inteligência gráfica em produção capaz de descobrir autonomamente padrões significativos em grafos de conhecimento sem consultas pré-definidas, utilizando uma pontuação multi-sinal (COMPASS) que integra importância estrutural, plausibilidade semântica, relevância temporal e orientação comunitária para superar o problema de "câmaras de eco" e garantir rastreabilidade em ambientes regulados.

Muyukani Kizito, Elizabeth Nyambere2026-03-04✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ quantum physics

Quantum Theory of Functionally Graded Materials

Os autores desenvolvem uma teoria quântica ab initio para materiais funcionalmente graduados que supera as limitações do teorema de Bloch, permitindo a previsão de propriedades eletromagnéticas e de transporte onde a condutividade efetiva não admite descrição tensorial e viabilizando o design otimizado de dispositivos como diodos graduados.

Michael J. Landry, Ryotaro Okabe, Chuliang Fu, Mingda Li2026-03-03✓ Author reviewed ⓘ