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肝外系统（Hep-Ex）研究聚焦于肝脏之外那些与肝脏功能紧密相连的复杂网络，涵盖从代谢调节到免疫反应的广泛领域。这里探讨的不仅是器官间的相互作用，更是理解全身健康如何受肝脏状态深远影响的关键窗口。
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本文介绍了 ImpCresst，这是一款基于 Geant4 的蒙特卡洛模拟工具，专为 keV 能区的固态探测器设计，具备从 CAD 文件动态构建几何、自动元数据标注、独立于体积限制的放射性污染粒子生成器以及 HPC 环境下的工作流管理能力，旨在模拟自然与宇宙成因放射性核素背景及校准信号。
ATLAS 实验利用 2022 至 2024 年采集的 13.6 TeV 质子 - 质子对撞数据（对应 164 fb积分亮度），通过寻找包含至少一个位移顶点和一个位移μ子的事件来搜索大质量长寿命粒子，结果显示未发现显著超出背景的信号，并据此对 宇称破缺超对称模型等设定了 95% 置信水平下的截面上限。
该研究通过 GEANT4 模拟和 Sandford-Wang 参数化方法评估了中性π介子衰变产生的亚 GeV 暗物质，表明欧洲散裂源（ESS）、日本 J-PARC 和中国 CSNS 等未来低阈值相干弹性中微子 - 原子核散射实验将能够探测到现有直接探测实验难以触及的矢量门户暗物质参数空间。
该研究提出了量子神经网络的几何设计原则，通过引入几乎完全局部选择性（aCLS）准则，指出实现有效特征学习需具备数据与权重联合依赖的可控几何变形能力，从而将设计重点从状态可达性转向可学习的隐藏表示几何结构。
该研究提出并验证了一种利用超导量子比特将微波腔制备为非经典福克态（）以通过受激发射增强暗物质信号的技术，使扫描速率提升了 2.78 倍，并据此在 5.965 GHz 频段排除了动能混合角 的暗光子参数空间。
该论文提出了一种通过探测宇宙背景中微子在原子或分子系统中诱导的相干参数荧光（即中微子散射并释放红外光子）来发现宇宙中微子背景的新方法，并指出在特定共振条件下，该过程的信号速率有望达到可观测水平。
该研究以 DUNE 实验为例，定量证明了最终态相互作用（FSI）建模的合理变化所导致的能谱畸变可能超过振荡参数变化的影响，从而引发参数简并，因此强调亟需通过理论驱动的不确定度参数化及新测量来改进 FSI 表征，以保障下一代长基线中微子实验的测量精度。
本文提出了 NuBench，这是一个包含七个大规模模拟数据集的开放基准，旨在通过评估多种深度学习算法在能量、方向重建等核心任务上的表现，推动中微子望远镜事件重建技术的跨实验比较与发展。
本文提出了名为 MEDIC 的神经网络框架，利用基于 Delphes 的模拟数据训练机器学习模型，以实现对粒子探测器异常的智能检测与故障定位，从而推动数据质量监控（DQM）的自动化发展。
该论文提出了一种基于弦紧密堆积（string closepacking）机制的模型，通过增加有效弦张力来解释 LHC 上 pp 碰撞中随带电粒子多重性增加而上升的奇异强子产生现象，并探讨了该模型在描述非奇异粒子比例及能谱形状等方面面临的挑战。