Global Analyses of Generalized Parton Distributions with Diverse PDF Inputs
该论文通过结合多种现代部分子分布函数（PDF）集、不同能标及微扰阶数，对广义部分子分布（GPD）进行了六项全局分析，发现使用 NNPDF40 集在次领头阶（NLO）下能最好地描述实验数据，并揭示了 GPD 提取对 PDF 输入和微扰阶数的依赖特性及其在不同动量转移下的行为规律。
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hep-ex
1467 篇论文
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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以下是该分类下从 arXiv 精选的最新研究成果。
Global hyperon polarization in low-energy heavy ion collisions -- a scenario without vorticity
该论文提出了一种无需涡度的新机制，指出由定向流驱动的超子产生面与反应面的对齐可将横向极化转化为全局极化信号，从而在低能重离子碰撞中解释了约23%的观测值，并首次建立了重离子碰撞全局极化与未极化碰撞中横向极化现象之间的定量联系。
Analysis of Fully Heavy and Pentaquark Candidates
本文利用 QCD 求和规则方法，通过三种不同的插值流研究了自旋宇称为的全重五夸克态和，预测了它们的质量并给出了相应的流耦合常数，为后续实验搜寻及衰变性质分析提供了理论依据。
Measurement of the jet mass in hadronic decays of boosted W bosons at 13 TeV and extraction of the W boson mass
CMS 实验利用 13 TeV 质子 - 质子对撞数据，首次通过软降算法测量了高动量 W 玻色子强子衰变产生的喷注质量，并由此以 0.55 GeV 的精度提取了 W 玻色子质量（80.83 GeV），实现了强子对撞机全喷注末态中最小的测量不确定度。
Search for anomalies in vector-boson fusion production of the Higgs boson in events using 164 fb of $pp$ collision data collected at TeV with the ATLAS detector
该论文利用 ATLAS 探测器在 13.6 TeV 质心能量下采集的 164 fb 质子 - 质子碰撞数据，通过矢量玻色子融合产生过程及 末态，结合新型神经网络分类算法与先前 13 TeV 数据分析，对希格斯玻色子的 CP 奇耦合及与极化矢量玻色子的耦合进行了研究，所有测量结果均与标准模型预测一致。
Combination of measurements of CP properties of Higgs boson interactions with vector bosons using proton-proton collisions at TeV with the ATLAS detector
ATLAS 实验利用 13 TeV 质子 - 质子碰撞数据，首次对希格斯玻色子与矢量玻色子相互作用的 CP 性质进行了多通道联合测量，在标准模型有效场论框架下设定了迄今最严格的 CP 破坏算符约束，且未发现 CP 破坏的证据。
LHC Signatures of the Generic Georgi-Machacek Model
该论文提出一种打破 custodial 对称性的广义 Georgi-Machacek 模型，通过引入质量非简并的新 Higgs 玻色子，成功解释了 ATLAS 和 CMS 在 、$WZ$ 及双光子通道中观测到的实验异常，同时满足真空稳定性及标准模型 Higgs 信号强度的约束。
Dielectric Properties of Single Crystal Calcium Tungstate
该研究利用微波回音壁模式技术，在室温至低温条件下精确表征了单晶钨酸钙的介电常数与损耗特性，发现其低温损耗高于文献值可能源于未识别的顺磁自旋系综，从而为量子系统与低温测热应用提供了关键材料参数。
Doubly heavy spin- baryons spectrum in the ground and excited states
该研究利用包含高达十维算符的非微扰 QCD 效应，通过 QCD 求和规则在统一理论框架下预测了含两个重夸克（c 和/或 b）的自旋为 3/2 双重重子（包括 和 系列）在基态、第一轨道激发态及第一径向激发态下的质量与残留值，为实验搜寻提供了关键理论指导。
Transfer Learning for Neutrino Scattering: Domain Adaptation with GANs
该论文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的迁移学习框架，通过将合成中微子 - 碳散射数据中编码的物理信息迁移至中微子 - 氩及反中微子 - 碳相互作用等目标过程，在有限统计数据下成功复现了关键运动学特征并显著优于从头训练的模型，为下一代中微子散射事件生成器提供了高效且动机充分的建模方案。