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1206 篇论文已由作者审阅 · 631–640 / 1206
本文通过提出一种新型的对数高斯考克斯-霍克斯模型（log-Gaussian Cox-Hawkes model），将确定性的星系结构、潜在的背景变化以及带符号的历史依赖相互作用（包括激发与抑制）统一在分析恒星形成的单一连续框架内，从而建立了随机自传播恒星形成与时空点过程之间的理论联系。
本文通过利用避免了特征理论的有理群代数方法，证明了任何容纳此类集合的幂零群必为 -群，从而确立了非交换群中偏哈达玛（skew-Hadamard）差集的首个一般结构限制。
本文介绍了 KG-ER，这是一种旨在独立于特定底层数据表示来定义知识图谱结构与语义的概念模式语言。
通过使用改进的 AMPT 模型，本研究证明了合并机制对于准确重现 RHIC 中 Au+Au 碰撞中观察到的 比值增强现象至关重要，而仅靠碎裂过程则无法捕捉到这一趋势。
本文介绍了 Net-Ev，这是一种新型生成式模拟器，它利用结构引导的掩码预训练和拓扑感知扩散过程，根据自然语言输入生成真实的网络事件演化模拟，并通过一个新的多模态基准测试和拓扑感知评估指标进行了验证。
本文介绍了公平贝叶斯分类器，这是一种通过强制执行统计一致性和确定性，来确保所有人口统计子群组之间预测的一致性与透明性的方法，从而解决了频率主义方法中不成比例地影响少数群体群体的可靠性差距，同时保持或提高整体准确性。
本文介绍了 DSpinGNN，这是一种物理启发式的等变图神经网络，能够准确预测应变形单层 CrI 中的动态磁交换耦合，从而实现大规模模拟，揭示传统第一性原理方法无法触及的介观交换纹理和畴壁行为。
本文引入了一种新颖的基于分布的数学框架，该框架通过利用 KL 散度比较基序间距，来评估人类基因组组装在重复性着丝粒区域的准确性，从而为传统的序列比对方法提供了一种稳健的替代方案。
本文提出了一种“固定查询振荡器注意力”（fixed-query oscillator attention），这是一种旨在替代 Softmax 的硬件高效方案，它利用耦合振荡器网络中的库拉莫托（Kuramoto）同步动力学，通过物理平衡来实现注意力机制，在证明其在能量受限基质上具有竞争力的性能的同时，也为物理人工智能提供了一个具有数学依据的蓝图。
本文表明，在 的临界耦合曲面上， 引力中表现出的奇异性仅仅是方程表述形式的人为产物，其真实揭示的是定义了分隔引力吸引相与排斥相的引力屏蔽边界、并阻碍全局爱因斯坦框架描述的正规基本方程。