🤖 machine learning
Optimizing Energy-based Neural Network Training with Coherent Ising Machine
本文表明，相干伊辛机在结合平衡传播与 Adam 优化器时，能够有效地训练能量基神经网络，并实现更优的收敛性与可扩展性，为开发高能效的下一代人工智能硬件提供了一条极具前景的途径。
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1209 篇论文已由作者审阅 · 681–690 / 1209
🔬 condensed matter
Forestalled Phase Separation as the Precursor to Stripe Order
通过先进的张量网络模拟，该研究揭示了铜氧化物超导体中神秘的奇异金属态和伪能隙态是以涨落的电荷簇为特征的——这是相分离的前兆，并最终在较低温度下被条纹序的出现所阻止。
📄 cardiovascular medicine
Soft Tissue-to-Bone Ratio on Routine Bone Scintigraphy as an Opportunistic Imaging Biomarker of Cardiovascular-Kidney-Metabolic Burden
本研究表明，源自常规 99mTc-DPD 骨显像的软组织与骨骼比例（STBR）是一种无成本的独立预后生物标志物，能够有效捕捉累积的心血管-肾脏-代谢负担，并预测死亡率、主要不良心血管事件及心力衰竭住院风险的增加。
📄 public and global health
Translation and Cross-cultural Validation of Leprosy Case Detection Delay Questionnaire Among Persons Affected by Leprosy in Southeast Nigeria
本研究成功地对用于尼日利亚东南部伊博语人群的麻风病例检测延迟问卷进行了文化适应性修订与验证，证明了该翻译后的工具在评估麻风患者检测延迟方面具有极佳的内容效度、内部一致性和信度。
🔬 condensed matter
Excitation spectrum and low-temperature magnetism in disordered defect-fluorite Ho2Zr2O7
本研究表征了无序 Ho2Zr2O7 的热磁性质和晶体电场能级方案，揭示了虽然结构无序拓宽了高能激发并阻止了直至 150 mK 的长程磁有序，但尽管其基态为非磁性，这种无序同时通过低能态的混合实现了有限温度下的磁性。
🤖 machine learning
Adaptive Pluralistic Alignment: A pipeline for dynamic artificial democracy
本文介绍了自适应多元对齐（Adaptive Pluralistic Alignment, APA），这是一个模块化且高效的流水线，通过学习紧凑的个性化奖励模型并采用社会选择理论投票，使人工智能系统能够追踪不断演变的社会价值观，从而在无需昂贵重训的情况下避免价值锁定。
🔬 oncology
A liquid biopsy-centered, pan-cancer, open next generation sequencing panel to support clinical decision-making (LION panel)
本研究展示了 LION 面板的开发与验证，这是一种具有成本效益、不依赖特定制造商的 109 基因液体活检二代测序（NGS）解决方案，在识别可靶向变异、监测疾病进展以及在组织样本不可用时指导临床决策方面表现出高灵敏度和高特异性，且适用于多种癌症类型。
📊 statistics
Integral stochastic orders of -generalized order statistics from transform-ordered nonparametric families
本文基于随机变换有序（stochastic transform-ordered）的非参数假设而非特定的参数形式，建立了比较增加凹、增加凸及星形随机序下的 -广义次序统计量的充分条件，从而实现了对经典次序统计量、删失数据及记录值的排序。
🔭 astrophysics
Magnetic field, rotation, and binarity of the first magnetic B[e] star, IRAS 17449+2320
本文证实了 IRAS 17449+2320 是第一颗磁性 B[e] 星，其特征是具有稳定的 36.11 天自转周期和偶极磁场，同时排除了双星性质，转而支持其强磁场和星周物质源于恒星合并。
🤖 machine learning
Synthics: Synthetic Physics-like Datasets for Machine Learning
本文提出了一种利用贝叶斯概率上下文无关文法和非侵入式探测来表征物理领域，从而生成结构忠实的合成回归数据集的方法，并证明了在该数据上进行调优的模型在超参数选择性能上可与在真实世界数据上进行调优的效果相媲美。