WikiEdge:ArXiv速递/2024-08-29：修订间差异

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===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16413v1|ArXiv-2408.16413v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16743v1|ArXiv-2408.16743v1]]===
* '''标题'''：Chemometrics-aided Surface-enhanced Raman spectrometric detection and quantification of GH and TE hormones in blood
{{WikiEdge:ArXiv-2408.16743v1/abs}}
* '''中文标题'''：化学计量学辅助的表面增强拉曼光谱检测和定量血液中的生长激素和睾酮激素
* '''发布日期'''：2024-08-29 10:20:32+00:00
* '''作者'''：Annah M. Ondieki, Zephania Birech, Kenneth A. Kaduki, Peter W. Mwangi, Moses Juma, Boniface M. Chege
* '''分类'''：physics.med-ph, physics.optics
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16413v1
'''摘要'''：这项工作探讨了将[[表面增强拉曼光谱]]（[[SERS]]）与[[人工神经网络]]（[[ANN]]）模型相结合，以检测和定量施加于[[斯普拉格-道利]]（[[SD]]）大鼠血液中的[[生长激素]]（[[GH]]）和[[睾酮]]（[[TE]]）。使用785 nm激光激发，从注射了[[GH]]、[[TE]]、两种激素及未注射对照的[[SD]]大鼠血样中记录了[[SERS]]光谱。样本与在蒸馏水中合成的[[银纳米颗粒]]（[[AgNPs]]）混合，涂抹在显微镜载玻片上并风干。结果显示的[[SERS]]光谱在不同激素的情况下表现出相似的特征，强度变化揭示了在658、798、878、914、932、1064、1190、1354、1410和1658 cm-1处的特定谱带。[[主成分分析]]（[[PCA]]）表明，围绕1378 cm-1（所有组）、658和1614 cm-1（[[GH]]注射大鼠）等谱带的强度变化是时间依赖的，其他谱带则对应不同的激素组合。这些变化反映了激素注射引起的微妙生化变化。[[ANN]]模型在用不同激素浓度掺杂的血液的六个[[PCA]]得分上训练后，显示出高准确性，决定系数大于87.71%，均方根误差（[[RMSE]]）值低于0.6436。注射大鼠的激素水平最初增加，随后下降，这一趋势得到了[[ELISA]]试剂盒的确认。尽管[[ELISA]]和[[SERS]]产生了相似的结果，但[[SERS]]提供了快速分析（约两分钟）、简单的样本准备、小样本体积和对激素的非特异性等优势。这表明，结合[[ANN]]模型的[[SERS]]可以用于检测外源性运动兴奋剂。这些发现扩展了[[SERS]]在[[运动科学]]、[[临床诊断]]和[[生物医学研究]]中的潜在应用。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16709v1|ArXiv-2408.16709v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16738v1|ArXiv-2408.16738v1]]===
* '''标题'''：Hydrogen reaction rate modeling based on convolutional neural network for large eddy simulation
* '''标题'''：Bounds on the minimum sound speed above neutron star densities
* '''中文标题'''：氢反应速率建模基于卷积神经网络的大涡模拟
* '''中文标题'''：关于中子星密度以上最小声速的界限
* '''发布日期'''：2024-08-29 17:05:10+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T17:32:53+00:00
* '''作者'''：Quentin Malé, Corentin J Lapeyre, Nicolas Noiray
* '''作者'''：Dake Zhou
* '''分类'''：cs.CE
* '''分类'''：nucl-th, astro-ph.HE, gr-qc, hep-ph, hep-th
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16709v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16738v1
'''摘要'''：这篇论文建立了一个基于数据驱动的建模框架，用于稀[[氢]]（H2）-[[空气]]反应速率的湍流反应流的大涡模拟（[[LES]]）。这特别具有挑战性，因为H2分子的扩散速度远快于热量，导致燃烧速率的巨大变化、亚滤波尺度上的热扩散不稳定性以及复杂的湍流-化学反应相互作用。我们基于数据驱动的方法利用[[卷积神经网络]]（[[CNN]]），训练以近似从模拟的LES数据中获得的滤波燃烧速率。首先，计算五种不同的稀混合湍流H2-空气火焰的直接数值模拟（[[DNS]]），每种都有独特的全局当量比。其次，DNS快照被滤波和下采样，以模拟LES数据。第三，训练CNN以近似燃烧速率，作为LES标量量的函数：进展变量、局部当量比和由于滤波导致的火焰加厚。最后，评估CNN模型在训练过程中从未见过的测试解上的表现。该模型以非常高的准确度检索燃烧速率。它还在两个滤波和下采样参数以及两个全局当量比上进行了测试，这些比率在训练过程中未使用。对于这些插值案例，尽管这些案例未包含在训练数据集中，模型仍以低误差近似燃烧速率。这项先验研究表明，所提出的数据驱动机器学习框架能够应对建模稀混合H2-空气燃烧速率的挑战。这为碳中和[[氢]]燃烧系统的模拟开辟了一种新的建模范式。
'''摘要'''：我们展示了大质量[[中子星]]的存在和[[量子色动力学]]的渐近自由性对无法在中子星中达到的超高密度物质的最低[[声速]]设定了稳健的上限。我们的方法不依赖于在密度范围 $\sim 2-40 n_0$ 内明确表示[[状态方程]]，也不需要概率解释。当中子星的最大质量大于约 $2.5M_\odot$ 时，上限迅速降低。发现 $\sim 3 M_\odot$ 的中子星将强烈支持在高[[重子密度]]下的一阶[[相变]]。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16676v1|ArXiv-2408.16676v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16552v1|ArXiv-2408.16552v1]]===
* '''标题'''：Pseudogap regime of the unitary Fermi gas with lattice auxiliary-field quantum Monte Carlo in the continuum limit
* '''标题'''：AAK24: Global QCD analysis on polarized parton distribution in the presence of $A_2$ asymmetry measurements
* '''中文标题'''：单位费米气体的伪能隙区域：在连续极限下的晶格辅助场量子蒙特卡罗研究
* '''中文标题'''：AAK24：在 $A_2$ 不对称性测量的存在下对极化部分子分布进行的全局 QCD 分析
* '''发布日期'''：2024-08-29 16:23:35+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:15:02+00:00
* '''作者'''：S. Jensen, C. N. Gilbreth, Y. Alhassid
* '''作者'''：Fatemeh Arbabiifar, Shahin Atashbar Tehrani, Hamzeh Khanpour
* '''分类'''：cond-mat.quant-gas, cond-mat.supr-con, hep-lat, nucl-th
* '''分类'''：hep-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16676v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16552v1
'''摘要'''：单位[[费米气体]]（UFG）是一个由两种粒子（自旋-1/2）[[费米子]]组成的强关联系统，具有短程吸引相互作用，通常用接触相互作用来建模，因而在不同学科中引起了广泛关注。UFG被视为强关联[[超流体]]的典范，已被广泛研究，理论与实验之间通常存在良好的一致性。然而，超流体临界温度$T_c$之上的伪能隙区域的范围仍然在理论和实验上存在争议。在这里，我们使用有限温度格点辅助场量子蒙特卡罗（AFMC）方法，在固定粒子数的规范系综中研究UFG在超流体相变过程中的热力学性质。我们将格点AFMC结果外推到连续时间和连续极限，从而消除了先前AFMC研究中与有限填充因子相关的系统误差。我们确定临界温度为$T_c=0.16(1)\, T_{F}$。对于研究的最大粒子数$N=114$，能量波动配对间隙在配对尺度温度$T^{*}\approx 0.2\,T_F$以上被抑制。自旋易变性在$T_c$以上显示出适度抑制，自旋间隙温度为$T_s\approx 0.2 \,T_F$。我们还计算了自由能波动配对间隙，与能量波动间隙相比，统计误差显著减少，从而在有限大小系统中清晰地显示出配对相关性的特征。所有结果表明，伪能隙区域较窄，伪能隙特征在温度低于$T^{*}\approx 0.2 \, T_F$时出现。自由能间隙的统计误差减少使得在低温下进行外推成为可能，从而估计零温度配对间隙$\Delta_E = 0.576(24) \, \epsilon_F$。
'''摘要'''：这篇文章介绍了{\tt [[AAK24]]}，一种对来自极化深度非弹性散射（[[DIS]]）和半包容深度非弹性散射（[[SIDIS]]）实验的极化数据进行的次领先阶（[[NLO]]）[[QCD]]分析。{\tt AAK24} QCD分析结合了[[SU(2)]]和[[SU(3)]]对称性破缺，特别是$\delta \bar{u} \neq \delta \bar{d} \neq \delta \bar{s}$，同时假设$\delta \bar{s}$和$\delta s$相等。研究强调了半包容数据的重要性，探讨了极化海夸克分布的确定。最近来自{\tt [[JLAB17]]}、{\tt [[COMPASS16]]}和{\tt [[COMPASS17]]}的实验数据，包括$A_2$不对称性测量以及SIDIS可观测量，被彻底检查了它们对极化[[PDF]]中心值、不确定性和整体拟合质量的影响。此外，我们包括了非微扰目标质量修正（[[TMC]]）以及高阶扭曲项（[[HT]]），这些特别重要。在这项工作中，不确定性使用标准的[[Hessian方法]]进行量化。{\tt AAK24} QCD分析的主要结果和发现显示出与分析的实验数据总体良好的一致性，并且与其他极化PDF确定结果，如{\tt [[DSSV14]]}、{\tt [[LSS10]]}、{\tt [[JAM17]]}和{\tt [[AKS14]]}，特别是考虑SU(2)和SU(3)对称性破缺的结果，吻合良好。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16496v1|ArXiv-2408.16496v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16655v1|ArXiv-2408.16655v1]]===
* '''标题'''：An automated and time efficient framework for simulation of coronary blood flow under steady and pulsatile conditions
* '''标题'''：Optimal Trace Distance and Fidelity Estimations for Pure Quantum States
* '''中文标题'''：自动化和时间高效的冠状动脉血流模拟框架在稳态和脉动条件下的应用
* '''中文标题'''：纯量子态的最优迹距离和保真度估计
* '''发布日期'''：2024-08-29 12:51:20+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T15:59:55+00:00
* '''作者'''：Guido Nannini, Simone Saitta, Luca Mariani, Riccardo Maragna, Andrea Baggiano, Saima Mushtaq, Gianluca Pontone, Alberto Redaelli
* '''作者'''：Qisheng Wang
* '''分类'''：physics.med-ph, cs.NA, math.NA
* '''分类'''：quant-ph, cs.CC, cs.DS, cs.IT, math.IT
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16496v1
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16655v1
'''摘要'''：分数流储备（[[FFR]]）是诊断[[冠状动脉疾病]]（[[CAD]]）的金标准。[[FFRCT]]利用[[计算流体动力学]]（[[CFD]]）通过模拟从[[计算机断层扫描]]（[[CT]]）重建的几何形状中的冠状动脉流动，非侵入性地评估FFR。然而，它面临着计算成本和定义患者特定[[边界条件]]（[[BCs]]）不确定性的问题。我们研究了使用时间平均的稳态边界条件来替代脉动边界条件，以减少计算时间，并部署了一种自适应方法来调整BCs以匹配患者临床数据。我们从CAD患者的CT图像中重建了133条冠状动脉。对于每条血管，进行了侵入性FFR测量。CFD的稳态边界条件分两步定义：i）从临床和图像导出的数据中推断出静息边界条件；ii）从静息条件计算出高血流边界条件。在模拟过程中，流量在迭代调整中，直到与患者主动脉压力匹配。脉动边界条件使用稳态边界条件的收敛值进行定义。计算了特定病变的血流动力学指标，并在建议手术的患者组与未建议手术的患者组之间进行了比较。整个流程被实现为一个简单、完全自动化的过程。稳态和脉动FFRCT显示出强相关性（r=0.988），并与侵入性FFR相关（r=0.797）。两种方法预测的压力和FFRCT场之间的逐点差异分别低于0.01和0.02。两种方法均表现出良好的诊断性能：稳态和脉动情况下的准确率分别为0.860和0.864，[[AUC]]分别为0.923和0.912。稳态边界条件CFD的计算时间约为脉动情况的30倍更低。这项工作证明了在冠状动脉中使用稳态边界条件CFD计算FFRCT的可行性及其在完全自动化流程中的表现。
'''摘要'''：测量[[量子态]]之间的可区分性是[[量子信息理论]]中的一个基本问题。在本文中，我们开发了优化的[[量子算法]]，这些算法可以在添加误差 $\varepsilon$ 范围内估计[[纯态]]之间的[[迹距离]]和（平方根）[[保真度]]，使用 $\Theta(1/\varepsilon)$ 次查询它们的[[状态制备电路]]，从而在长期以来的 $O(1/\varepsilon^2)$ 基础上实现了二次改进。在我们的构建核心，是一种用于[[量子平方根幅度估计]]的算法工具，它推广了众所周知的[[量子幅度估计]]。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16515v1|ArXiv-2408.16515v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16589v1|ArXiv-2408.16589v1]]===
* '''标题'''：CanCal: Towards Real-time and Lightweight Ransomware Detection and Response in Industrial Environments
* '''标题'''：CrisperWhisper: Accurate Timestamps on Verbatim Speech Transcriptions
* '''中文标题'''：CanCal：面向工业环境的实时轻量级勒索软件检测与响应
* '''中文标题'''：CrisperWhisper：逐字语音转录的精确时间戳
* '''发布日期'''：2024-08-29 13:26:26+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:52:42+00:00
* '''作者'''：Shenao Wang, Feng Dong, Hangfeng Yang, Jingheng Xu, Haoyu Wang
* '''作者'''：Laurin Wagner, Bernhard Thallinger, Mario Zusag
* '''分类'''：cs.CR
* '''分类'''：cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16515v1
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16589v1
'''摘要'''：[[勒索软件]]攻击已成为最重要的[[网络安全]]威胁之一。尽管已有众多检测和防御方法被提出，但现有方法在大规模[[工业]]应用中面临两个基本限制：不可接受的系统开销和严重的[[警报疲劳]]。为了解决这些挑战，我们提出了[[CanCal]]，一个实时且轻量级的勒索软件检测系统。具体而言，CanCal通过监控层选择性地过滤可疑进程，然后进行深入的行为分析，以将勒索软件活动与良性操作隔离，从而最小化警报疲劳，同时确保轻量级的计算和存储开销。在一个大规模工业环境中的实验结果（1,761个勒索软件样本，约300万事件，持续测试5个月）表明，CanCal的效果与最先进的技术相当，同时在30毫秒内实现快速推理，并在最长3秒内实现实时响应。CanCal将平均[[CPU]]利用率降低了91.04%（从6.7%降至0.6%），将峰值CPU利用率降低了76.69%（从26.6%降至6.2%），同时避免了76.50%（从3,192降至750）的安全分析师检查工作。到本文撰写时，CanCal已被集成到一款商业产品中，并成功部署在332万个终端上超过一年。从2023年3月到2024年4月，CanCal成功检测并阻止了61起勒索软件攻击，证明了CanCal在应对复杂勒索软件威胁方面的有效性。
'''摘要'''：我们展示了通过仔细调整[[Whisper语音识别模型]]的[[分词器]]，在应用[[动态时间规整]]到[[解码器]]的[[交叉注意力得分]]时，显著提高了[[单词级时间戳]]的精度。我们对模型进行[[微调]]，以生成更逐字的[[语音转录]]，并采用多种技术来增强对[[多说话者]]和[[背景噪音]]的[[鲁棒性]]。这些调整在逐字语音转录、[[单词分割]]和[[填充事件]]的定时检测基准测试中达到了最先进的性能，并且可以进一步减轻[[转录幻觉]]。代码可在https://github.com/nyrahealth/CrisperWhisper获得。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16611v1|ArXiv-2408.16611v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16744v1|ArXiv-2408.16744v1]]===
* '''标题'''：Reconciling Kubo and Keldysh Approaches to Fermi-Sea-Dependent Nonequilibrium Observables: Application to Spin Hall Current and Spin-Orbit Torque in Spintronics
* '''标题'''：The X17 boson and the d(p,e+ e-)3He and d(n,e+ e-)3H processes: a theoretical analysis
* '''中文标题'''：论文标题翻译成中文是：调和Kubo和Keldysh方法对费米海依赖的非平衡可观测量的研究：在自旋电子学中对自旋霍尔电流和自旋轨道力的应用
* '''中文标题'''：X17玻色子与d(p,e+ e-)3He和d(n,e+ e-)3H过程：理论分析
* '''发布日期'''：2024-08-29 15:19:06+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T17:36:48+00:00
* '''作者'''：Simao M. Joao, Marko D. Petrovic, J. M. Viana Parente Lopes, Aires Ferreira, Branislav K. Nikolic
* '''作者'''：M. Viviani, E. Filandri, L. Girlanda, C. Gustavino, A. Kievsky, L. E. Marcucci
* '''分类'''：cond-mat.mes-hall, physics.app-ph, physics.comp-ph
* '''分类'''：nucl-th, nucl-ex
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16611v1
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16744v1
'''摘要'''：量子输运研究固体中的[[自旋]]依赖现象通常采用[[Kubo]]或[[Keldysh]]公式来描述线性响应区间的稳态密度矩阵。将其与感兴趣的算符（例如[[自旋密度]]、[[自旋电流密度]]或[[自旋扭矩]]）进行迹运算，可以得到实验可测量的期望值。对于这些局部量，这些公式要求对{{\em Fermi面}}和{{\em Fermi海}}量子态的多个流形进行求和。然而，文献中关于这两种公式在应用于同一系统时所产生的截然不同的物理现象的争论一直存在。在这里，我们使用具有近邻诱导自旋轨道和[[磁交换效应]]的无限大[[石墨烯]]作为测试平台，重新审视这个问题。通过将该系统分割为半无限导体和中央活跃区域，采用[[Landauer]]两端口量子输运的思路，我们证明了Kubo和Keldysh方法在计算自旋霍尔电流密度和自旋轨道扭矩时在干净和无序极限下的{{\em 数值精确等价性}}。调和这两种方法的关键在于我们为以下内容开发的数值框架：({{\em i}}) 评估连接到半无限导体的Kubo（-Bastin）公式，确保连续的能量谱并避免先前计算中对现象学展宽的需求；以及 ({{\em ii}}) 在Keldysh方法中对Fermi海项的正确评估，即使在无序情况下，也{{\em 必须}}包括中央活跃区域的电压降。
'''摘要'''：本研究处理了[[d(p,e+e-)3He]]和[[d(n,e+e-)3H]]过程中[[e+ e-对]]的产生，以显现假设的低质量[[玻色子]]（所谓的[[X17]]）交换可能带来的影响。为了产生这种质量估计约为[[17 MeV]]的玻色子，我们研究了入射束能量在[[18-30 MeV]]范围内的这些过程。我们首先在纯[[电磁过程]]的背景下分析这些过程，采用从[[手征有效场论]]（[[chiEFT]]）推导出的最先进的[[核强相互作用]]动力学和[[核电磁流]]方法。接下来，我们研究假设的低质量玻色子的交换将如何影响这些过程的[[截面]]。我们考虑了几种可能性，即这种玻色子可能是[[标量]]、[[伪标量]]、[[矢量]]或[[轴粒子]]。研究的主要目的是利用[[3He]]和[[3H]]核的[[镜像结构]]来调查[[X17-核子相互作用]]的[[同位旋依赖性]]，即所谓的“[[原恐惧性]]”。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16671v1|ArXiv-2408.16671v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16481v1|ArXiv-2408.16481v1]]===
* '''标题'''：Desingularization of time-periodic vortex motion in bounded domains via KAM tools
* '''标题'''：Multiprojective Seshadri stratifications and Young-tableaux
* '''中文标题'''：时间周期涡旋运动在有界域中的去奇异化：KAM工具的应用
* '''中文标题'''：多射影 Seshadri 分层与杨氏图
* '''发布日期'''：2024-08-29 16:20:46+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T12:35:22+00:00
* '''作者'''：Zineb Hassainia, Taoufik Hmidi, Emeric Roulley
* '''作者'''：Boris Lidsky
* '''分类'''：math.AP
* '''分类'''：math.AG, math.CO
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16671v1
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16481v1
'''摘要'''：我们考察在一个简单连通的有界域内的[[欧拉方程]]。单个点涡旋的动力学由[[哈密顿系统]]支配，其大多数能量水平对应于时间周期性运动。我们证明，对于单个点涡旋，在某些非退化条件下，可以将大多数这些轨迹去奇异化为时间周期性的集中涡旋斑块。我们提供了这些非退化条件的具体例子，这些条件在包括[[凸域]]在内的广泛类别的域中得以满足。证明使用了[[纳什-莫泽方案]]和[[KAM技术]]，灵感来源于[[Hassainia-Hmidi-Masmoudi]]关于跳跃运动的近期工作，并结合了[[复几何]]工具。此外，我们采用涡旋复制机制来生成多个涡旋的同步时间周期性运动。这种方法可以应用于去奇异化两个对称偶极子（具有四个涡旋）在[[圆盘]]或[[矩形]]中的运动。根据我们的知识，这是首次结果显示在一般简单连通有界域内欧拉方程存在非刚性时间周期性运动。这解决了文献中提到的一个开放问题，例如由[[Bartsch-Sacchet]]提出的。
'''摘要'''：本文研究了多射影空间上的[[Seshadri 分层]]，并展示了如何通过[[杨氏图]]（Young-tableaux）的方法来描述这些分层的性质。我们的主要结果包括一个将[[格罗腾迪克-希尔伯特数]]与这些分层联系起来的新公式。我们还讨论了此结果在[[代数几何]]与[[组合数学]]中的应用，特别是在[[李理论]]的背景下，这种方法提供了一种理解不同[[代数簇]]间映射性质的新途径。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16678v1|ArXiv-2408.16678v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16534v1|ArXiv-2408.16534v1]]===
* '''标题'''：Digital stabilization of an IQ modulator in the carrier suppressed single side-band (CS-SSB) mode for atom interferometry
* '''标题'''：Tight bound on neutron-star radius with quasiperiodic oscillations in short gamma-ray bursts
* '''中文标题'''：数字稳定化载波抑制单边带模式下的IQ调制器相位偏差用于原子干涉仪
* '''中文标题'''：利用短伽马射线暴中的准周期振荡对中子星半径的严格限制
* '''发布日期'''：2024-08-29 16:26:17+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:17:39+00:00
* '''作者'''：Arif Ullah, Samuel Legge, John D. Close, Simon A. Haine, Ryan J. Thomas
* '''作者'''：Victor GuedesDavid RadiceCecilia Chirenti, Kent Yagi
* '''分类'''：physics.optics, physics.ins-det, quant-ph
* '''分类'''：astro-ph.HE, gr-qc
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16678v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16534v1
'''摘要'''：我们提出了一种全数字化的方法，用于稳定[[电光]]I/Q调制器在[[载波抑制]]单边带调制中的相位偏差。基于S. Wald等人在《应用光学》上发表的方法（2023年，62卷，1-7页），我们使用[[Red Pitaya STEMlab 125-14]]平台数字生成和解调一个辅助射频信号，其与光载波的拍频探测I/Q调制器的相位不平衡。我们实现了一种多输入多输出的[[积分反馈控制器]]，该控制器考虑了相位偏差中不可避免的交叉耦合，以将误差信号锁定在零值，确保光功率波动对相位稳定性没有影响。我们展示了在+3.4 GHz频率下，相对于所需边带，光载波的抑制超过23 dB，持续时间达到15小时，并在20°C的温度变化范围内保持稳定。
'''摘要'''：[[类周期振荡]]（[[QPOs]]）最近在[[短伽马射线暴]]（[[GRBs]]）910711和931101B中被发现。它们的频率与数值[[相对论模拟]]中获得的[[双中子星并合]]残余物的径向和四极振荡频率一致。这些模拟揭示了残余振荡频率与双星[[潮汐耦合常数]]之间的准普适关系。在假设观察到的QPOs是由于这些并合后振荡的情况下，我们在[[贝叶斯框架]]下使用频率-潮汐关系来推断源[[红移]]，以及GRBs 910711和931101B的双中子星前体的[[啁啾质量]]和双星[[潮汐变形性]]。我们进一步利用这一推断来估计[[中子星质量-半径关系]]的界限。通过结合两个GRBs的估计，我们发现质量为$M=1.4$~M$_\odot$的[[中子星]]半径$R_{1.4}=12.48^{+0.41}_{-0.41}$~km的68\%可信区间，这是迄今为止最严格的界限之一。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16612v1|ArXiv-2408.16612v1]]===
* '''标题'''：Data Quality Monitoring through Transfer Learning on Anomaly Detection for the Hadron Calorimeters
* '''中文标题'''：通过迁移学习进行强子量热器数据质量监控的异常检测。
* '''发布日期'''：2024-08-29T15:19:06+00:00
* '''作者'''：Mulugeta Weldezgina Asres, Christian Walter Omlin, Long Wang, Pavel Parygin, David Yu, Jay Dittmann, The CMS-HCAL Collaboration
* '''分类'''：cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16612v1
'''摘要'''：摘要：[[传感器]]的普及在许多领域带来了大量的[[时空]]（[[ST]]）数据，用于各种目的，包括[[监控]]、[[诊断]]和[[预测]]应用。[[数据管理]]对于大量数据来说是一个耗时的过程，使得在新环境中部署[[数据分析平台]]变得具有挑战性且昂贵。[[迁移学习]]（[[TL]]）机制通过利用[[预训练模型]]来完成新任务，有望缓解数据稀疏性和模型复杂性。尽管TL在[[计算机视觉]]和[[自然语言处理]]等领域取得了成功，但在复杂ST模型用于[[异常检测]]（[[AD]]）应用方面的努力仍然有限。在本研究中，我们展示了TL在[[CERN]]的[[紧凑μ子线圈实验]]的[[强子量热器]]中进行AD的潜力。我们将从量热器一部分收集的数据上训练的ST AD模型转移到另一部分。我们研究了TL在ST AD模型的[[半监督]][[自编码器]]上的不同配置——转移[[卷积神经网络]]、[[图形神经网络]]和[[递归神经网络]]的[[编码器]]和[[解码器]]网络。实验结果表明，TL有效地提高了目标子探测器上的模型学习准确性。TL在显著减少AD模型的可训练参数的同时，实现了有前景的数据重建和AD性能。它还提高了半监督AD模型训练数据集中对异常污染的[[鲁棒性]]。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16636v1|ArXiv-2408.16636v1]]===
* '''标题'''：Sharp asymptotics for finite point-to-plane connections in supercritical bond percolation in dimension at least three
* '''中文标题'''：在至少三维的超临界键渗流中有限点到平面的连接的精确渐近行为
* '''发布日期'''：2024-08-29T15:40:44+00:00
* '''作者'''：Alexander Fribergh, Alan Hammond
* '''分类'''：math.PR, math-ph, math.MP
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16636v1
'''摘要'''：我们考虑在 $\mathbb{Z}^d$ 中的[[超临界]]键[[渗流]]，其中 $d \geq 3$。[[原点]]以正概率位于一个有限的开放[[簇]]中，并且当它位于其中时，该簇的[[直径]]具有[[指数衰减]]的尾部。对于每个单位向量 $\bf\ell$，我们证明了该簇包含一个顶点 $x \in \mathbb{Z}^d$ 满足 $x \cdot \bf\ell \geq u$ 的概率的精确渐近行为。对于[[轴对齐]]的 $\bf\ell$，我们发现该概率的形式为 $\kappa \exp \{ - \zeta u \}(1+ {\rm err})$，其中 $u \in \mathbb{N}$，且 $\vert {\rm err} \vert$ 至多为 $C \exp \{ - c u^{1/2} \}$；对于一般的 $\bf\ell$，渐近形式取决于 $\bf\ell$ 是否满足一个自然的[[晶格]]条件。为了获得这些结果，我们证明了长簇中的[[更新点]]是丰富的，且更新块长度的尾部衰减速度与 $C \exp \big\{ - c u^{1/2} \big\}$ 一样快。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16669v1|ArXiv-2408.16669v1]]===
* '''标题'''：Revisiting collisional broadening of $^{85}$Rb Rydberg levels: conclusions for vapor cell manufacture
* '''中文标题'''：重新审视$^{85}$Rb里德堡能级的碰撞加宽：对蒸汽室制造的结论
* '''发布日期'''：2024-08-29T16:15:58+00:00
* '''作者'''：Mingxin Lei, Stephen P. Eckel, Eric B. Norrgard, Nikunjkumar Prajapati, Alexandra B. Artusio-Glimpse, Matthew T. Simons, Christopher L. Holloway
* '''分类'''：physics.atom-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16669v1
'''摘要'''：电磁感应透明（EIT）技术在碱金属里德堡蒸汽室中的电测量可能由于表面电荷、污染气体或其他制造缺陷引起的杂散线展宽效应而导致灵敏度降低。为了得出关于里德堡电测量蒸汽室内潜在污染气体有害影响的结论，我们重新审视了铷的D$_2$线和里德堡能级的碰撞展宽和位移。具体来说，我们测量了由于He、Ne、N$_2$和Ar引起的$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}$（即D$_2$线）和$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}\rightarrow (25{\rm D},27{\rm S},30{\rm D},32{\rm S},35{\rm D},37{\rm S})$跃迁的展宽和位移。通过将这些测量结果与D$_2$线亚多普勒谱中的速度变化碰撞观察结果相结合，我们得出以下结论：（1）由于所需的高压，污染气体很可能不是里德堡跃迁不规则线形或位移的原因；（2）D$_2$线的亚多普勒谱，通过其在高压下伴随的对比度损失，可以验证蒸汽室是否足够无污染气体以用于EIT电测量。我们使用Omont的理论（J. Phys. France 381343 (1977)）将我们的结果扩展到各种可能的污染气体，并进一步推导出适用于所有气体的缩放定律。
[[电磁感应透明]]（[[EIT]]）技术在[[碱金属]][[里德堡蒸汽室]]中的电测量可能由于表面电荷、污染气体或其他制造缺陷引起的杂散线展宽效应而导致灵敏度降低。为了得出关于里德堡电测量蒸汽室内潜在污染气体有害影响的结论，我们重新审视了[[铷]]的[[D$_2$线]]和里德堡能级的碰撞展宽和位移。具体来说，我们测量了由于[[氦|He]]、[[氖|Ne]]、[[氮|N$_2$]]和[[氩|Ar]]引起的$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}$（即D$_2$线）和$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}\rightarrow (25{\rm D},27{\rm S},30{\rm D},32{\rm S},35{\rm D},37{\rm S})$跃迁的展宽和位移。通过将这些测量结果与D$_2$线亚多普勒谱中的速度变化碰撞观察结果相结合，我们得出以下结论：（1）由于所需的高压，污染气体很可能不是里德堡跃迁不规则线形或位移的原因；（2）D$_2$线的亚多普勒谱，通过其在高压下伴随的对比度损失，可以验证蒸汽室是否足够无污染气体以用于EIT电测量。我们使用[[Omont]]的理论（J. Phys. France 381343 (1977)）将我们的结果扩展到各种可能的污染气体，并进一步推导出适用于所有气体的缩放定律。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16747v1|ArXiv-2408.16747v1]]===
* '''标题'''：Post-innermost stable circular orbit ringdown of a rapidly spinning black hole: mass ratio dependence of higher harmonic quasi-normal mode excitation
* '''中文标题'''：快速旋转黑洞的后最内稳定圆轨道振荡：高次谐波准正态模激发的质量比依赖性
* '''发布日期'''：2024-08-29T17:40:06+00:00
* '''作者'''：Daiki Watarai
* '''分类'''：gr-qc, astro-ph.HE
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16747v1
'''摘要'''：在一个小[[质量比]]的[[双星]]并合中，当次级天体接近主[[黑洞]]的最内稳定圆轨道（[[ISCO]]）时，运动从绝热螺旋下落过渡到由[[测地线方程]]支配的俯冲轨道。预计俯冲轨道会激发环形[[引力波]]，这些引力波包含了关于主黑洞几何结构的信息。过渡区域的细节取决于双星的质量比，通过辐射通量影响俯冲的初始条件。因此，质量比会影响后ISCO环形引力波的激发。在本研究中，我们基于[[Teukolsky-Sasaki-Nakamura形式主义]]，数值研究了快速旋转黑洞的后ISCO引力波中高次谐波准正模激发的质量比依赖性。我们通过考虑在遵循[[Ori-Thorne程序]]的过渡区域期间的能量和角动量损失，来研究质量比对引力波的影响。我们考察了两种质量比情景：中等质量比（[[IMR]]）和极端质量比（[[EMR]]）。我们的主要发现是，在涉及高度旋转主黑洞的IMR并合中，高次谐波准正模显著激发。这意味着，使用基于空间的引力波干涉仪检测涉及这种主黑洞的IMR并合，可以提供宝贵的机会，以极高的精度推断黑洞性质或检验[[广义相对论]]。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16640v1|ArXiv-2408.16640v1]]===
* '''标题'''：Flavor Dependence of Charged Pion Fragmentation Functions
* '''中文标题'''：带电π介子碎裂函数的味道依赖性
* '''发布日期'''：2024-08-29T15:45:42+00:00
* '''作者'''：H. Bhatt, P. Bosted, S. Jia, W. Armstrong, D. Dutta, R. Ent, D. Gaskell, E. Kinney, H. Mkrtchyan, S. Ali, R. Ambrose, D. Androic, C. Ayerbe Gayoso, A. Bandari, V. Berdnikov, D. Bhetuwal, D. Biswas, M. Boer, E. Brash, A. Camsonne, J. P. Chen, J. Chen, M. Chen, E. M. Christy, S. Covrig, S. Danagoulian, M. Diefenthaler, B. Duran, M. Elaasar, C. Elliot, H. Fenker, E. Fuchey, J. O. Hansen, F. Hauenstein, T. Horn, G. M. Huber, M. K. Jones, M. L. Kabir, A. Karki, B. Karki, S. J. D. Kay, C. Keppel, V. Kumar, N. Lashley-Colthirst, W. B. Li, D. Mack, S. Malace, P. Markowitz, M. McCaughan, E. McClellan, D. Meekins, R. Michaels, A. Mkrtchyan, G. Niculescu, I. Niculescu, B. Pandey, S. Park, E. Pooser, M. Rehfuss, B. Sawatzky, G. R. Smith, H. Szumila-Vance, A. S. Tadepalli, V. Tadevosyan, R. Trotta, H. Voskanyan, S. A. Wood, Z. Ye, C. Yero, X. Zheng
* '''分类'''：nucl-ex, hep-ph, nucl-th
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16640v1
'''摘要'''：我们测量了在[[质子]]和[[氘核]]靶上的半包含深度非弹性散射（[[SIDIS]]）中，π^+ 和 π^- 产生的多重性对味的依赖性，以探索[[碎裂函数]]中可能的[[电荷对称性破坏]]。实验使用了在[[杰斐逊实验室]]的 Hall-C [[光谱仪]]上能量为 10.2 和 10.6 [[GeV]] 的电子束。电子运动学范围为 0.3<x<0.6，2<Q^2<5.5 GeV^2，和 4<W^2<11 GeV^2。π介子的分数动量范围为 0.3<z<0.7，横向动量范围为 0<p_T<0.25 GeV/c。假设在低 p_T 下的因子化并允许同位素破坏，我们发现结果可以用两个“有利的”和两个“不利的”味依赖的有效低 p_T 碎裂函数来描述。然而，它们在本实验的最低 x 或最高 W 时收敛到一个共同的味无关值。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16705v1|ArXiv-2408.16705v1]]===
* '''标题'''：Experimental validation of a linear momentum and bluff-body model for high-blockage cross-flow turbine arrays
* '''中文标题'''：高阻塞横流涡轮阵列的线性动量和阻流体模型的实验验证
* '''发布日期'''：2024-08-29T16:59:38+00:00
* '''作者'''：Aidan Hunt, Ari Athair, Owen Williams, Brian Polagye
* '''分类'''：physics.flu-dyn
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16705v1
'''摘要'''：[[涡轮]]在受限流动中的性能和近[[尾流]]特性取决于[[阻塞比]]，定义为涡轮投影面积与通道横截面积的比值。虽然已知阻塞会增加跨通道涡轮“栅栏”的[[功率系数]]，但大多数在实际可实现的高阻塞比范围内的研究都是理论或数值模拟的。此外，虽然线性动量执行器盘理论经常用于模拟受限流动中的涡轮，但随着限制增加，这种理想化模型描述性能和流场的能力尚未确定。在这项工作中，我们在30%到55%的阻塞比范围内对一对[[横流涡轮]]的性能和近尾流场进行了实验评估。测量的旁路区域的流体速度被发现可以通过[[Houlsby]]等人（2008）开发的开放通道线性动量模型很好地预测，而尾流速度则不能。此外，当阵列性能按照[[Whelan]]等人（2009）对[[Maskell]]（1963）阻流体理论的改编模型的旁路速度进行缩放时，在这一阻塞比范围内识别出自相似的功率和推力系数。这个结果表明，尽管存在多种非理想情况，相对简单的模型可以定量描述高度受限的涡轮。基于此，提出了一种预测阵列性能作为阻塞函数的分析方法。总体而言，这项工作展示了在相对高限制下的涡轮性能，并证明了分析模型预测和解释其[[水动力学]]的适用性。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16697v1|ArXiv-2408.16697v1]]===
* '''标题'''：Ultrathin natural biotite crystals as a dielectric layer for van der Waals heterostructure applications
* '''中文标题'''：超薄天然黑云母晶体作为范德华异质结构应用的介电层
* '''发布日期'''：2024-08-29T16:46:24+00:00
* '''作者'''：Raphaela de Oliveira, Ana Beatriz Yoshida, Cesar Rabahi, Raul O. Freitas, Christiano J. S. de Matos, Yara Galvão Gobato, Ingrid D. Barcelos, Alisson R. Cadore
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16697v1
'''摘要'''：[[Biotite]]是一种富含[[铁]]的矿物，属于三八面体[[云母]]组，是一种天然丰富的[[层状材料]]（[[LM]]），在[[纳米器件]]应用中展现出吸引人的电子特性。Biotite在环境条件下表现出非降解性，具有高质量的基面解理，这对于[[范德华异质结构]]（[[vdWH]]）应用来说是一个显著优势。在这项工作中，我们展示了将biotite通过微机械剥离至单层（1Ls），获得了大面积且原子级平坦表面的超薄薄片。为了识别和表征这种矿物，我们使用[[能量色散光谱]]映射进行了多元素分析。此外，我们还采用[[同步加速器]][[红外纳米光谱]]探测了其在少层形式下的振动特征，对层数具有敏感性。我们还观察到超薄biotite薄片在时间（长达12个月）内具有良好的形态和结构稳定性，并且在[[热退火]]过程后其物理性质没有发生重要变化。[[导电原子力显微镜]]评估了其电容量，显示其电击穿强度约为1 V/nm。最后，我们探索了biotite作为vdWH应用中的基底和封装LM的使用。在低温下进行了[[光学]]和[[磁光测量]]。我们发现超薄biotite薄片作为1L-[[MoSe2]]的良好基底，与[[六方氮化硼]]薄片相当，但由于其晶体结构中的天然杂质，导致1L-MoSe2的[[g因子]]值发生了小幅变化。此外，我们的结果表明，biotite薄片是保护[[黑磷]]等敏感LM免受环境空气中降解的有用系统，保护时间可达60天。我们的研究介绍了biotite作为一种有前途的、成本效益高的LM，为未来超薄纳米技术的进步提供了可能。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16646v1|ArXiv-2408.16646v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16646v1|ArXiv-2408.16646v1]]===
* '''标题'''：Study of the rare decay $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$
* '''标题'''：Study of the rare decay $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$
* '''中文标题'''：这篇论文的标题翻译成中文是：稀有衰变 $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$ 的研究
* '''中文标题'''：研究稀有衰变 $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$
* '''发布日期'''：2024-08-29 15:52:50+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T15:52:50+00:00
* '''作者'''：LHCb collaboration, R. Aaij, A. S. W. Abdelmotteleb, C. Abellan Beteta, F. Abudinén, T. Ackernley, A. A. Adefisoye, B. Adeva, M. Adinolfi, P. Adlarson, C. Agapopoulou, C. A. Aidala, Z. Ajaltouni, S. Akar, K. Akiba, P. Albicocco, J. Albrecht, F. Alessio, M. Alexander, Z. Aliouche, P. Alvarez Cartelle, R. Amalric, S. Amato, J. L. Amey, Y. Amhis, L. An, L. Anderlini, M. Andersson, A. Andreianov, P. Andreola, M. Andreotti, D. Andreou, A. Anelli, D. Ao, F. Archilli, M. Argenton, S. Arguedas Cuendis, A. Artamonov, M. Artuso, E. Aslanides, R. Ataíde Da Silva, M. Atzeni, B. Audurier, D. Bacher, I. Bachiller Perea, S. Bachmann, M. Bachmayer, J. J. Back, P. Baladron Rodriguez, V. Balagura, W. Baldini, L. Balzani, H. Bao, J. Baptista de Souza Leite, C. Barbero Pretel, M. Barbetti, I. R. Barbosa, R. J. Barlow, M. Barnyakov, S. Barsuk, W. Barter, M. Bartolini, J. Bartz, J. M. Basels, S. Bashir, G. Bassi, B. Batsukh, P. B. Battista, A. Bay, A. Beck, M. Becker, F. Bedeschi, I. B. Bediaga, N. B. Behling, S. Belin, V. Bellee, K. Belous, I. Belov, I. Belyaev, G. Benane, G. Bencivenni, E. Ben-Haim, A. Berezhnoy, R. Bernet, S. Bernet Andres, A. Bertolin, C. Betancourt, F. Betti, J. Bex, Ia. Bezshyiko, J. Bhom, M. S. Bieker, N. V. Biesuz, P. Billoir, A. Biolchini, M. Birch, F. C. R. Bishop, A. Bitadze, A. Bizzeti, T. Blake, F. Blanc, J. E. Blank, S. Blusk, V. Bocharnikov, J. A. Boelhauve, O. Boente Garcia, T. Boettcher, A. Bohare, A. Boldyrev, C. S. Bolognani, R. Bolzonella, N. Bondar, F. Borgato, S. Borghi, M. Borsato, J. T. Borsuk, S. A. Bouchiba, M. Bovill, T. J. V. Bowcock, A. Boyer, C. Bozzi, A. Brea Rodriguez, N. Breer, J. Brodzicka, A. Brossa Gonzalo, J. Brown, D. Brundu, E. Buchanan, A. Buonaura, L. Buonincontri, A. T. Burke, C. Burr, A. Butkevich, J. S. Butter, J. Buytaert, W. Byczynski, S. Cadeddu, H. Cai, A. C. Caillet, R. Calabrese, S. Calderon Ramirez, L. Calefice, S. Cali, M. Calvi, M. Calvo Gomez, P. Camargo Magalhaes, J. I. Cambon Bouzas, P. Campana, D. H. Campora Perez, A. F. Campoverde Quezada, S. Capelli, L. Capriotti, R. Caravaca-Mora, A. Carbone, L. Carcedo Salgado, R. Cardinale, A. Cardini, P. Carniti, L. Carus, A. Casais Vidal, R. Caspary, G. Casse, J. Castro Godinez, M. Cattaneo, G. Cavallero, V. Cavallini, S. Celani, D. Cervenkov, S. Cesare, A. J. Chadwick, I. Chahrour, X. Chang, M. Charles, Ph. Charpentier, E. Chatzianagnostou, C. A. Chavez Barajas, M. Chefdeville, C. Chen, S. Chen, Z. Chen, A. Chernov, S. Chernyshenko, X. Chiotopoulos, V. Chobanova, S. Cholak, M. Chrzaszcz, A. Chubykin, V. Chulikov, P. Ciambrone, X. Cid Vidal, G. Ciezarek, P. Cifra, P. E. L. Clarke, M. Clemencic, H. V. Cliff, J. Closier, C. Cocha Toapaxi, V. Coco, J. Cogan, E. Cogneras, L. Cojocariu, P. Collins, T. Colombo, M. C. Colonna, A. Comerma-Montells, L. Congedo, A. Contu, N. Cooke, I. Corredoira, A. Correia, G. Corti, J. J. Cottee Meldrum, B. Couturier, D. C. Craik, M. Cruz Torres, E. Curras Rivera, R. Currie, C. L. Da Silva, S. Dadabaev, L. Dai, X. Dai, E. Dall'Occo, J. Dalseno, C. D'Ambrosio, J. Daniel, A. Danilina, P. d'Argent, A. Davidson, J. E. Davies, A. Davis, O. De Aguiar Francisco, C. De Angelis, F. De Benedetti, J. de Boer, K. De Bruyn, S. De Capua, M. De Cian, U. De Freitas Carneiro Da Graca, E. De Lucia, J. M. De Miranda, L. De Paula, M. De Serio, P. De Simone, F. De Vellis, J. A. de Vries, F. Debernardis, D. Decamp, V. Dedu, L. Del Buono, B. Delaney, H. -P. Dembinski, J. Deng, V. Denysenko, O. Deschamps, F. Dettori, B. Dey, P. Di Nezza, I. Diachkov, S. Didenko, S. Ding, L. Dittmann, V. Dobishuk, A. D. Docheva, C. Dong, A. M. Donohoe, F. Dordei, A. C. dos Reis, A. D. Dowling, W. Duan, P. Duda, M. W. Dudek, L. Dufour, V. Duk, P. Durante, M. M. Duras, J. M. Durham, O. D. Durmus, A. Dziurda, A. Dzyuba, S. Easo, E. Eckstein, U. Egede, A. Egorychev, V. Egorychev, S. Eisenhardt, E. Ejopu, L. Eklund, M. Elashri, J. Ellbracht, S. Ely, A. Ene, E. Epple, J. Eschle, S. Esen, T. Evans, F. Fabiano, L. N. Falcao, Y. Fan, B. Fang, L. Fantini, M. Faria, K. Farmer, D. Fazzini, L. Felkowski, M. Feng, M. Feo, A. Fernandez Casani, M. Fernandez Gomez, A. D. Fernez, F. Ferrari, F. Ferreira Rodrigues, M. Ferrillo, M. Ferro-Luzzi, S. Filippov, R. A. Fini, M. Fiorini, K. L. Fischer, D. S. Fitzgerald, C. Fitzpatrick, F. Fleuret, M. Fontana, L. F. Foreman, R. Forty, D. Foulds-Holt, M. Franco Sevilla, M. Frank, E. Franzoso, G. Frau, C. Frei, D. A. Friday, J. Fu, Q. Fuehring, Y. Fujii, T. Fulghesu, E. Gabriel, G. Galati, M. D. Galati, A. Gallas Torreira, D. Galli, S. Gambetta, M. Gandelman, P. Gandini, B. Ganie, H. Gao, R. Gao, Y. Gao, Y. Gao, Y. Gao, M. Garau, L. M. Garcia Martin, P. Garcia Moreno, J. García Pardiñas, K. G. Garg, L. Garrido, C. Gaspar, R. E. Geertsema, L. L. Gerken, E. Gersabeck, M. Gersabeck, T. Gershon, Z. Ghorbanimoghaddam, L. Giambastiani, F. I. Giasemis, V. Gibson, H. K. Giemza, A. L. Gilman, M. Giovannetti, A. Gioventù, L. Girardey, P. Gironella Gironell, C. Giugliano, M. A. Giza, E. L. Gkougkousis, F. C. Glaser, V. V. Gligorov, C. Göbel, E. Golobardes, D. Golubkov, A. Golutvin, A. Gomes, S. Gomez Fernandez, F. Goncalves Abrantes, M. Goncerz, G. Gong, J. A. Gooding, I. V. Gorelov, C. Gotti, J. P. Grabowski, L. A. Granado Cardoso, E. Graugés, E. Graverini, L. Grazette, G. Graziani, A. T. Grecu, L. M. Greeven, N. A. Grieser, L. Grillo, S. Gromov, C. Gu, M. Guarise, M. Guittiere, V. Guliaeva, P. A. Günther, A. -K. Guseinov, E. Gushchin, Y. Guz, T. Gys, K. Habermann, T. Hadavizadeh, C. Hadjivasiliou, G. Haefeli, C. Haen, J. Haimberger, M. Hajheidari, G. H. Hallett, M. M. Halvorsen, P. M. Hamilton, J. Hammerich, Q. Han, X. Han, S. Hansmann-Menzemer, L. Hao, N. Harnew, M. Hartmann, S. Hashmi, J. He, F. Hemmer, C. Henderson, R. D. L. Henderson, A. M. Hennequin, K. Hennessy, L. Henry, J. Herd, P. Herrero Gascon, J. Heuel, A. Hicheur, G. Hijano Mendizabal, D. Hill, S. E. Hollitt, J. Horswill, R. Hou, Y. Hou, N. Howarth, J. Hu, J. Hu, W. Hu, X. Hu, W. Huang, W. Hulsbergen, R. J. Hunter, M. Hushchyn, D. Hutchcroft, D. Ilin, P. Ilten, A. Inglessi, A. Iniukhin, A. Ishteev, K. Ivshin, R. Jacobsson, H. Jage, S. J. Jaimes Elles, S. Jakobsen, E. Jans, B. K. Jashal, A. Jawahery, V. Jevtic, E. Jiang, X. Jiang, Y. Jiang, Y. J. Jiang, M. John, A. John Rubesh Rajan, D. Johnson, C. R. Jones, T. P. Jones, S. Joshi, B. Jost, J. Juan Castella, N. Jurik, I. Juszczak, D. Kaminaris, S. Kandybei, M. Kane, Y. Kang, C. Kar, M. Karacson, D. Karpenkov, A. Kauniskangas, J. W. Kautz, F. Keizer, M. Kenzie, T. Ketel, B. Khanji, A. Kharisova, S. Kholodenko, G. Khreich, T. Kirn, V. S. Kirsebom, O. Kitouni, S. Klaver, N. Kleijne, K. Klimaszewski, M. R. Kmiec, S. Koliiev, L. Kolk, A. Konoplyannikov, P. Kopciewicz, P. Koppenburg, M. Korolev, I. Kostiuk, O. Kot, S. Kotriakhova, A. Kozachuk, P. Kravchenko, L. Kravchuk, M. Kreps, P. Krokovny, W. Krupa, W. Krzemien, O. K. Kshyvanskyi, J. Kubat, S. Kubis, M. Kucharczyk, V. Kudryavtsev, E. Kulikova, A. Kupsc, B. K. Kutsenko, D. Lacarrere, P. Laguarta Gonzalez, A. Lai, A. Lampis, D. Lancierini, C. Landesa Gomez, J. J. Lane, R. Lane, C. Langenbruch, J. Langer, O. Lantwin, T. Latham, F. Lazzari, C. Lazzeroni, R. Le Gac, H. Lee, R. Lefèvre, A. Leflat, S. Legotin, M. Lehuraux, E. Lemos Cid, O. Leroy, T. Lesiak, B. Leverington, A. Li, C. Li, H. Li, K. Li, L. Li, P. Li, P. -R. Li, Q. Li, S. Li, T. Li, T. Li, Y. Li, Y. Li, Z. Lian, X. Liang, S. Libralon, C. Lin, T. Lin, R. Lindner, V. Lisovskyi, R. Litvinov, F. L. Liu, G. Liu, K. Liu, S. Liu, W. Liu, Y. Liu, Y. Liu, Y. L. Liu, A. Lobo Salvia, A. Loi, J. Lomba Castro, T. Long, J. H. Lopes, A. Lopez Huertas, S. López Soliño, C. Lucarelli, D. Lucchesi, M. Lucio Martinez, V. Lukashenko, Y. Luo, A. Lupato, E. Luppi, K. Lynch, X. -R. Lyu, G. M. Ma, R. Ma, S. Maccolini, F. Machefert, F. Maciuc, B. Mack, I. Mackay, L. M. Mackey, L. R. Madhan Mohan, M. J. Madurai, A. Maevskiy, D. Magdalinski, D. Maisuzenko, M. W. Majewski, J. J. Malczewski, S. Malde, L. Malentacca, A. Malinin, T. Maltsev, G. Manca, G. Mancinelli, C. Mancuso, R. Manera Escalero, D. Manuzzi, D. Marangotto, J. F. Marchand, R. Marchevski, U. Marconi, S. Mariani, C. Marin Benito, J. Marks, A. M. Marshall, L. Martel, G. Martelli, G. Martellotti, L. Martinazzoli, M. Martinelli, D. Martinez Santos, F. Martinez Vidal, A. Massafferri, R. Matev, A. Mathad, V. Matiunin, C. Matteuzzi, K. R. Mattioli, A. Mauri, E. Maurice, J. Mauricio, P. Mayencourt, J. Mazorra de Cos, M. Mazurek, M. McCann, L. Mcconnell, T. H. McGrath, N. T. McHugh, A. McNab, R. McNulty, B. Meadows, G. Meier, D. Melnychuk, F. M. Meng, M. Merk, A. Merli, L. Meyer Garcia, D. Miao, H. Miao, M. Mikhasenko, D. A. Milanes, A. Minotti, E. Minucci, T. Miralles, B. Mitreska, D. S. Mitzel, A. Modak, R. A. Mohammed, R. D. Moise, S. Mokhnenko, T. Mombächer, M. Monk, S. Monteil, A. Morcillo Gomez, G. Morello, M. J. Morello, M. P. Morgenthaler, A. B. Morris, A. G. Morris, R. Mountain, H. Mu, Z. M. Mu, E. Muhammad, F. Muheim, M. Mulder, K. Müller, F. Muñoz-Rojas, R. Murta, P. Naik, T. Nakada, R. Nandakumar, T. Nanut, I. Nasteva, M. Needham, N. Neri, S. Neubert, N. Neufeld, P. Neustroev, J. Nicolini, D. Nicotra, E. M. Niel, N. Nikitin, P. Nogarolli, P. Nogga, N. S. Nolte, C. Normand, J. Novoa Fernandez, G. Nowak, C. Nunez, H. N. Nur, A. Oblakowska-Mucha, V. Obraztsov, T. Oeser, S. Okamura, A. Okhotnikov, O. Okhrimenko, R. Oldeman, F. Oliva, M. Olocco, C. J. G. Onderwater, R. H. O'Neil, D. Osthues, J. M. Otalora Goicochea, P. Owen, A. Oyanguren, O. Ozcelik, A. Padee, K. O. Padeken, B. Pagare, P. R. Pais, T. Pajero, A. Palano, M. Palutan, G. Panshin, L. Paolucci, A. Papanestis, M. Pappagallo, L. L. Pappalardo, C. Pappenheimer, C. Parkes, B. Passalacqua, G. Passaleva, D. Passaro, A. Pastore, M. Patel, J. Patoc, C. Patrignani, A. Paul, C. J. Pawley, A. Pellegrino, J. Peng, M. Pepe Altarelli, S. Perazzini, D. Pereima, H. Pereira Da Costa, A. Pereiro Castro, P. Perret, A. Perro, K. Petridis, A. Petrolini, J. P. Pfaller, H. Pham, L. Pica, M. Piccini, B. Pietrzyk, G. Pietrzyk, D. Pinci, F. Pisani, M. Pizzichemi, V. Placinta, M. Plo Casasus, T. Poeschl, F. Polci, M. Poli Lener, A. Poluektov, N. Polukhina, I. Polyakov, E. Polycarpo, S. Ponce, D. Popov, S. Poslavskii, K. Prasanth, C. Prouve, V. Pugatch, G. Punzi, S. Qasim, Q. Q. Qian, W. Qian, N. Qin, S. Qu, R. Quagliani, R. I. Rabadan Trejo, J. H. Rademacker, M. Rama, M. Ramírez García, V. Ramos De Oliveira, M. Ramos Pernas, M. S. Rangel, F. Ratnikov, G. Raven, M. Rebollo De Miguel, F. Redi, J. Reich, F. Reiss, Z. Ren, P. K. Resmi, R. Ribatti, G. R. Ricart, D. Riccardi, S. Ricciardi, K. Richardson, M. Richardson-Slipper, K. Rinnert, P. Robbe, G. Robertson, E. Rodrigues, E. Rodriguez Fernandez, J. A. Rodriguez Lopez, E. Rodriguez Rodriguez, J. Roensch, A. Rogachev, A. Rogovskiy, D. L. Rolf, P. Roloff, V. Romanovskiy, M. Romero Lamas, A. Romero Vidal, G. Romolini, F. Ronchetti, T. Rong, M. Rotondo, S. R. Roy, M. S. Rudolph, M. Ruiz Diaz, R. A. Ruiz Fernandez, J. Ruiz Vidal, A. Ryzhikov, J. Ryzka, J. J. Saavedra-Arias, J. J. Saborido Silva, R. Sadek, N. Sagidova, D. Sahoo, N. Sahoo, B. Saitta, M. Salomoni, C. Sanchez Gras, I. Sanderswood, R. Santacesaria, C. Santamarina Rios, M. Santimaria, L. Santoro, E. Santovetti, A. Saputi, D. Saranin, A. Sarnatskiy, G. Sarpis, M. Sarpis, C. Satriano, A. Satta, M. Saur, D. Savrina, H. Sazak, L. G. Scantlebury Smead, A. Scarabotto, S. Schael, S. Scherl, M. Schiller, H. Schindler, M. Schmelling, B. Schmidt, S. Schmitt, H. Schmitz, O. Schneider, A. Schopper, N. Schulte, S. Schulte, M. H. Schune, R. Schwemmer, G. Schwering, B. Sciascia, A. Sciuccati, S. Sellam, A. Semennikov, T. Senger, M. Senghi Soares, A. Sergi, N. Serra, L. Sestini, A. Seuthe, Y. Shang, D. M. Shangase, M. Shapkin, R. S. Sharma, I. Shchemerov, L. Shchutska, T. Shears, L. Shekhtman, Z. Shen, S. Sheng, V. Shevchenko, B. Shi, Q. Shi, Y. Shimizu, E. Shmanin, R. Shorkin, J. D. Shupperd, R. Silva Coutinho, G. Simi, S. Simone, N. Skidmore, T. Skwarnicki, M. W. Slater, J. C. Smallwood, E. Smith, K. Smith, M. Smith, A. Snoch, L. Soares Lavra, M. D. Sokoloff, F. J. P. Soler, A. Solomin, A. Solovev, I. Solovyev, R. Song, Y. Song, Y. Song, Y. S. Song, F. L. Souza De Almeida, B. Souza De Paula, E. Spadaro Norella, E. Spedicato, J. G. Speer, E. Spiridenkov, P. Spradlin, V. Sriskaran, F. Stagni, M. Stahl, S. Stahl, S. Stanislaus, E. N. Stein, O. Steinkamp, O. Stenyakin, H. Stevens, D. Strekalina, Y. Su, F. Suljik, J. Sun, L. Sun, Y. Sun, D. Sundfeld, W. Sutcliffe, P. N. Swallow, F. Swystun, A. Szabelski, T. Szumlak, Y. Tan, M. D. Tat, A. Terentev, F. Terzuoli, F. Teubert, E. Thomas, D. J. D. Thompson, H. Tilquin, V. Tisserand, S. T'Jampens, M. Tobin, L. Tomassetti, G. Tonani, X. Tong, D. Torres Machado, L. Toscano, D. Y. Tou, C. Trippl, G. Tuci, N. Tuning, L. H. Uecker, A. Ukleja, D. J. Unverzagt, E. Ursov, A. Usachov, A. Ustyuzhanin, U. Uwer, V. Vagnoni, G. Valenti, N. Valls Canudas, H. Van Hecke, E. van Herwijnen, C. B. Van Hulse, R. Van Laak, M. van Veghel, G. Vasquez, R. Vazquez Gomez, P. Vazquez Regueiro, C. Vázquez Sierra, S. Vecchi, J. J. Velthuis, M. Veltri, A. Venkateswaran, M. Vesterinen, D. Vico Benet, M. Vieites Diaz, X. Vilasis-Cardona, E. Vilella Figueras, A. Villa, P. Vincent, F. C. Volle, D. vom Bruch, N. Voropaev, K. Vos, G. Vouters, C. Vrahas, J. Wagner, J. Walsh, E. J. Walton, G. Wan, C. Wang, G. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, M. Wang, N. W. Wang, R. Wang, X. Wang, X. Wang, X. W. Wang, Y. Wang, Z. Wang, Z. Wang, Z. Wang, J. A. Ward, M. Waterlaat, N. K. Watson, D. Websdale, Y. Wei, J. Wendel, B. D. C. Westhenry, C. White, M. Whitehead, E. Whiter, A. R. Wiederhold, D. Wiedner, G. Wilkinson, M. K. Wilkinson, M. Williams, M. R. J. Williams, R. Williams, Z. Williams, F. F. Wilson, W. Wislicki, M. Witek, L. Witola, C. P. Wong, G. Wormser, S. A. Wotton, H. Wu, J. Wu, Y. Wu, Z. Wu, K. Wyllie, S. Xian, Z. Xiang, Y. Xie, A. Xu, J. Xu, L. Xu, L. Xu, M. Xu, Z. Xu, Z. Xu, Z. Xu, D. Yang, K. Yang, S. Yang, X. Yang, Y. Yang, Z. Yang, Z. Yang, V. Yeroshenko, H. Yeung, H. Yin, C. Y. Yu, J. Yu, X. Yuan, Y Yuan, E. Zaffaroni, M. Zavertyaev, M. Zdybal, C. Zeng, M. Zeng, C. Zhang, D. Zhang, J. Zhang, L. Zhang, S. Zhang, S. Zhang, Y. Zhang, Y. Z. Zhang, Y. Zhao, A. Zharkova, A. Zhelezov, S. Z. Zheng, X. Z. Zheng, Y. Zheng, T. Zhou, X. Zhou, Y. Zhou, V. Zhovkovska, L. Z. Zhu, X. Zhu, X. Zhu, V. Zhukov, J. Zhuo, Q. Zou, D. Zuliani, G. Zunica
* '''作者'''：LHCb collaboration, R. Aaij, A. S. W. Abdelmotteleb, C. Abellan Beteta, F. Abudinén, T. Ackernley, A. A. Adefisoye, B. Adeva, M. Adinolfi, P. Adlarson, C. Agapopoulou, C. A. Aidala, Z. Ajaltouni, S. Akar, K. Akiba, P. Albicocco, J. Albrecht, F. Alessio, M. Alexander, Z. Aliouche, P. Alvarez Cartelle, R. Amalric, S. Amato, J. L. Amey, Y. Amhis, L. An, L. Anderlini, M. Andersson, A. Andreianov, P. Andreola, M. Andreotti, D. Andreou, A. Anelli, D. Ao, F. Archilli, M. Argenton, S. Arguedas Cuendis, A. Artamonov, M. Artuso, E. Aslanides, R. Ataíde Da Silva, M. Atzeni, B. Audurier, D. Bacher, I. Bachiller Perea, S. Bachmann, M. Bachmayer, J. J. Back, P. Baladron Rodriguez, V. Balagura, W. Baldini, L. Balzani, H. Bao, J. Baptista de Souza Leite, C. Barbero Pretel, M. Barbetti, I. R. Barbosa, R. J. Barlow, M. Barnyakov, S. Barsuk, W. Barter, M. Bartolini, J. Bartz, J. M. Basels, S. Bashir, G. Bassi, B. Batsukh, P. B. Battista, A. Bay, A. Beck, M. Becker, F. Bedeschi, I. B. Bediaga, N. B. Behling, S. Belin, V. Bellee, K. Belous, I. Belov, I. Belyaev, G. Benane, G. Bencivenni, E. Ben-Haim, A. Berezhnoy, R. Bernet, S. Bernet Andres, A. Bertolin, C. Betancourt, F. Betti, J. Bex, Ia. Bezshyiko, J. Bhom, M. S. Bieker, N. V. Biesuz, P. Billoir, A. Biolchini, M. Birch, F. C. R. Bishop, A. Bitadze, A. Bizzeti, T. Blake, F. Blanc, J. E. Blank, S. Blusk, V. Bocharnikov, J. A. Boelhauve, O. Boente Garcia, T. Boettcher, A. Bohare, A. Boldyrev, C. S. Bolognani, R. Bolzonella, N. Bondar, F. Borgato, S. Borghi, M. Borsato, J. T. Borsuk, S. A. Bouchiba, M. Bovill, T. J. V. Bowcock, A. Boyer, C. Bozzi, A. Brea Rodriguez, N. Breer, J. Brodzicka, A. Brossa Gonzalo, J. Brown, D. Brundu, E. Buchanan, A. Buonaura, L. Buonincontri, A. T. Burke, C. Burr, A. Butkevich, J. S. Butter, J. Buytaert, W. Byczynski, S. Cadeddu, H. Cai, A. C. Caillet, R. Calabrese, S. Calderon Ramirez, L. Calefice, S. Cali, M. Calvi, M. Calvo Gomez, P. Camargo Magalhaes, J. I. Cambon Bouzas, P. Campana, D. H. Campora Perez, A. F. Campoverde Quezada, S. Capelli, L. Capriotti, R. Caravaca-Mora, A. Carbone, L. Carcedo Salgado, R. Cardinale, A. Cardini, P. Carniti, L. Carus, A. Casais Vidal, R. Caspary, G. Casse, J. Castro Godinez, M. Cattaneo, G. Cavallero, V. Cavallini, S. Celani, D. Cervenkov, S. Cesare, A. J. Chadwick, I. Chahrour, X. Chang, M. Charles, Ph. Charpentier, E. Chatzianagnostou, C. A. Chavez Barajas, M. Chefdeville, C. Chen, S. Chen, Z. Chen, A. Chernov, S. Chernyshenko, X. Chiotopoulos, V. Chobanova, S. Cholak, M. Chrzaszcz, A. Chubykin, V. Chulikov, P. Ciambrone, X. Cid Vidal, G. Ciezarek, P. Cifra, P. E. L. Clarke, M. Clemencic, H. V. Cliff, J. Closier, C. Cocha Toapaxi, V. Coco, J. Cogan, E. Cogneras, L. Cojocariu, P. Collins, T. Colombo, M. C. Colonna, A. Comerma-Montells, L. Congedo, A. Contu, N. Cooke, I. Corredoira, A. Correia, G. Corti, J. J. Cottee Meldrum, B. Couturier, D. C. Craik, M. Cruz Torres, E. Curras Rivera, R. Currie, C. L. Da Silva, S. Dadabaev, L. Dai, X. Dai, E. Dall'Occo, J. Dalseno, C. D'Ambrosio, J. Daniel, A. Danilina, P. d'Argent, A. Davidson, J. E. Davies, A. Davis, O. De Aguiar Francisco, C. De Angelis, F. De Benedetti, J. de Boer, K. De Bruyn, S. De Capua, M. De Cian, U. De Freitas Carneiro Da Graca, E. De Lucia, J. M. De Miranda, L. De Paula, M. De Serio, P. De Simone, F. De Vellis, J. A. de Vries, F. Debernardis, D. Decamp, V. Dedu, L. Del Buono, B. Delaney, H. -P. Dembinski, J. Deng, V. Denysenko, O. Deschamps, F. Dettori, B. Dey, P. Di Nezza, I. Diachkov, S. Didenko, S. Ding, L. Dittmann, V. Dobishuk, A. D. Docheva, C. Dong, A. M. Donohoe, F. Dordei, A. C. dos Reis, A. D. Dowling, W. Duan, P. Duda, M. W. Dudek, L. Dufour, V. Duk, P. Durante, M. M. Duras, J. M. Durham, O. D. Durmus, A. Dziurda, A. Dzyuba, S. Easo, E. Eckstein, U. Egede, A. Egorychev, V. Egorychev, S. Eisenhardt, E. Ejopu, L. Eklund, M. Elashri, J. Ellbracht, S. Ely, A. Ene, E. Epple, J. Eschle, S. Esen, T. Evans, F. Fabiano, L. N. Falcao, Y. Fan, B. Fang, L. Fantini, M. Faria, K. Farmer, D. Fazzini, L. Felkowski, M. Feng, M. Feo, A. Fernandez Casani, M. Fernandez Gomez, A. D. Fernez, F. Ferrari, F. Ferreira Rodrigues, M. Ferrillo, M. Ferro-Luzzi, S. Filippov, R. A. Fini, M. Fiorini, K. L. Fischer, D. S. Fitzgerald, C. Fitzpatrick, F. Fleuret, M. Fontana, L. F. Foreman, R. Forty, D. Foulds-Holt, M. Franco Sevilla, M. Frank, E. Franzoso, G. Frau, C. Frei, D. A. Friday, J. Fu, Q. Fuehring, Y. Fujii, T. Fulghesu, E. Gabriel, G. Galati, M. D. Galati, A. Gallas Torreira, D. Galli, S. Gambetta, M. Gandelman, P. Gandini, B. Ganie, H. Gao, R. Gao, Y. Gao, Y. Gao, Y. Gao, M. Garau, L. M. Garcia Martin, P. Garcia Moreno, J. García Pardiñas, K. G. Garg, L. Garrido, C. Gaspar, R. E. Geertsema, L. L. Gerken, E. Gersabeck, M. Gersabeck, T. Gershon, Z. Ghorbanimoghaddam, L. Giambastiani, F. I. Giasemis, V. Gibson, H. K. Giemza, A. L. Gilman, M. Giovannetti, A. Gioventù, L. Girardey, P. Gironella Gironell, C. Giugliano, M. A. Giza, E. L. Gkougkousis, F. C. Glaser, V. V. Gligorov, C. Göbel, E. Golobardes, D. Golubkov, A. Golutvin, A. Gomes, S. Gomez Fernandez, F. Goncalves Abrantes, M. Goncerz, G. Gong, J. A. Gooding, I. V. Gorelov, C. Gotti, J. P. Grabowski, L. A. Granado Cardoso, E. Graugés, E. Graverini, L. Grazette, G. Graziani, A. T. Grecu, L. M. Greeven, N. A. Grieser, L. Grillo, S. Gromov, C. Gu, M. Guarise, M. Guittiere, V. Guliaeva, P. A. Günther, A. -K. Guseinov, E. Gushchin, Y. Guz, T. Gys, K. Habermann, T. Hadavizadeh, C. Hadjivasiliou, G. Haefeli, C. Haen, J. Haimberger, M. Hajheidari, G. H. Hallett, M. M. Halvorsen, P. M. Hamilton, J. Hammerich, Q. Han, X. Han, S. Hansmann-Menzemer, L. Hao, N. Harnew, M. Hartmann, S. Hashmi, J. He, F. Hemmer, C. Henderson, R. D. L. Henderson, A. M. Hennequin, K. Hennessy, L. Henry, J. Herd, P. Herrero Gascon, J. Heuel, A. Hicheur, G. Hijano Mendizabal, D. Hill, S. E. Hollitt, J. Horswill, R. Hou, Y. Hou, N. Howarth, J. Hu, J. Hu, W. Hu, X. Hu, W. Huang, W. Hulsbergen, R. J. Hunter, M. Hushchyn, D. Hutchcroft, D. Ilin, P. Ilten, A. Inglessi, A. Iniukhin, A. Ishteev, K. Ivshin, R. Jacobsson, H. Jage, S. J. Jaimes Elles, S. Jakobsen, E. Jans, B. K. Jashal, A. Jawahery, V. Jevtic, E. Jiang, X. Jiang, Y. Jiang, Y. J. Jiang, M. John, A. John Rubesh Rajan, D. Johnson, C. R. Jones, T. P. Jones, S. Joshi, B. Jost, J. Juan Castella, N. Jurik, I. Juszczak, D. Kaminaris, S. Kandybei, M. Kane, Y. Kang, C. Kar, M. Karacson, D. Karpenkov, A. Kauniskangas, J. W. Kautz, F. Keizer, M. Kenzie, T. Ketel, B. Khanji, A. Kharisova, S. Kholodenko, G. Khreich, T. Kirn, V. S. Kirsebom, O. Kitouni, S. Klaver, N. Kleijne, K. Klimaszewski, M. R. Kmiec, S. Koliiev, L. Kolk, A. Konoplyannikov, P. Kopciewicz, P. Koppenburg, M. Korolev, I. Kostiuk, O. Kot, S. Kotriakhova, A. Kozachuk, P. Kravchenko, L. Kravchuk, M. Kreps, P. Krokovny, W. Krupa, W. Krzemien, O. K. Kshyvanskyi, J. Kubat, S. Kubis, M. Kucharczyk, V. Kudryavtsev, E. Kulikova, A. Kupsc, B. K. Kutsenko, D. Lacarrere, P. Laguarta Gonzalez, A. Lai, A. Lampis, D. Lancierini, C. Landesa Gomez, J. J. Lane, R. Lane, C. Langenbruch, J. Langer, O. Lantwin, T. Latham, F. Lazzari, C. Lazzeroni, R. Le Gac, H. Lee, R. Lefèvre, A. Leflat, S. Legotin, M. Lehuraux, E. Lemos Cid, O. Leroy, T. Lesiak, B. Leverington, A. Li, C. Li, H. Li, K. Li, L. Li, P. Li, P. -R. Li, Q. Li, S. Li, T. Li, T. Li, Y. Li, Y. Li, Z. Lian, X. Liang, S. Libralon, C. Lin, T. Lin, R. Lindner, V. Lisovskyi, R. Litvinov, F. L. Liu, G. Liu, K. Liu, S. Liu, W. Liu, Y. Liu, Y. Liu, Y. L. Liu, A. Lobo Salvia, A. Loi, J. Lomba Castro, T. Long, J. H. Lopes, A. Lopez Huertas, S. López Soliño, C. Lucarelli, D. Lucchesi, M. Lucio Martinez, V. Lukashenko, Y. Luo, A. Lupato, E. Luppi, K. Lynch, X. -R. Lyu, G. M. Ma, R. Ma, S. Maccolini, F. Machefert, F. Maciuc, B. Mack, I. Mackay, L. M. Mackey, L. R. Madhan Mohan, M. J. Madurai, A. Maevskiy, D. Magdalinski, D. Maisuzenko, M. W. Majewski, J. J. Malczewski, S. Malde, L. Malentacca, A. Malinin, T. Maltsev, G. Manca, G. Mancinelli, C. Mancuso, R. Manera Escalero, D. Manuzzi, D. Marangotto, J. F. Marchand, R. Marchevski, U. Marconi, S. Mariani, C. Marin Benito, J. Marks, A. M. Marshall, L. Martel, G. Martelli, G. Martellotti, L. Martinazzoli, M. Martinelli, D. Martinez Santos, F. Martinez Vidal, A. Massafferri, R. Matev, A. Mathad, V. Matiunin, C. Matteuzzi, K. R. Mattioli, A. Mauri, E. Maurice, J. Mauricio, P. Mayencourt, J. Mazorra de Cos, M. Mazurek, M. McCann, L. Mcconnell, T. H. McGrath, N. T. McHugh, A. McNab, R. McNulty, B. Meadows, G. Meier, D. Melnychuk, F. M. Meng, M. Merk, A. Merli, L. Meyer Garcia, D. Miao, H. Miao, M. Mikhasenko, D. A. Milanes, A. Minotti, E. Minucci, T. Miralles, B. Mitreska, D. S. Mitzel, A. Modak, R. A. Mohammed, R. D. Moise, S. Mokhnenko, T. Mombächer, M. Monk, S. Monteil, A. Morcillo Gomez, G. Morello, M. J. Morello, M. P. Morgenthaler, A. B. Morris, A. G. Morris, R. Mountain, H. Mu, Z. M. Mu, E. Muhammad, F. Muheim, M. Mulder, K. Müller, F. Muñoz-Rojas, R. Murta, P. Naik, T. Nakada, R. Nandakumar, T. Nanut, I. Nasteva, M. Needham, N. Neri, S. Neubert, N. Neufeld, P. Neustroev, J. Nicolini, D. Nicotra, E. M. Niel, N. Nikitin, P. Nogarolli, P. Nogga, N. S. Nolte, C. Normand, J. Novoa Fernandez, G. Nowak, C. Nunez, H. N. Nur, A. Oblakowska-Mucha, V. Obraztsov, T. Oeser, S. Okamura, A. Okhotnikov, O. Okhrimenko, R. Oldeman, F. Oliva, M. Olocco, C. J. G. Onderwater, R. H. O'Neil, D. Osthues, J. M. Otalora Goicochea, P. Owen, A. Oyanguren, O. Ozcelik, A. Padee, K. O. Padeken, B. Pagare, P. R. Pais, T. Pajero, A. Palano, M. Palutan, G. Panshin, L. Paolucci, A. Papanestis, M. Pappagallo, L. L. Pappalardo, C. Pappenheimer, C. Parkes, B. Passalacqua, G. Passaleva, D. Passaro, A. Pastore, M. Patel, J. Patoc, C. Patrignani, A. Paul, C. J. Pawley, A. Pellegrino, J. Peng, M. Pepe Altarelli, S. Perazzini, D. Pereima, H. Pereira Da Costa, A. Pereiro Castro, P. Perret, A. Perro, K. Petridis, A. Petrolini, J. P. Pfaller, H. Pham, L. Pica, M. Piccini, B. Pietrzyk, G. Pietrzyk, D. Pinci, F. Pisani, M. Pizzichemi, V. Placinta, M. Plo Casasus, T. Poeschl, F. Polci, M. Poli Lener, A. Poluektov, N. Polukhina, I. Polyakov, E. Polycarpo, S. Ponce, D. Popov, S. Poslavskii, K. Prasanth, C. Prouve, V. Pugatch, G. Punzi, S. Qasim, Q. Q. Qian, W. Qian, N. Qin, S. Qu, R. Quagliani, R. I. Rabadan Trejo, J. H. Rademacker, M. Rama, M. Ramírez García, V. Ramos De Oliveira, M. Ramos Pernas, M. S. Rangel, F. Ratnikov, G. Raven, M. Rebollo De Miguel, F. Redi, J. Reich, F. Reiss, Z. Ren, P. K. Resmi, R. Ribatti, G. R. Ricart, D. Riccardi, S. Ricciardi, K. Richardson, M. Richardson-Slipper, K. Rinnert, P. Robbe, G. Robertson, E. Rodrigues, E. Rodriguez Fernandez, J. A. Rodriguez Lopez, E. Rodriguez Rodriguez, J. Roensch, A. Rogachev, A. Rogovskiy, D. L. Rolf, P. Roloff, V. Romanovskiy, M. Romero Lamas, A. Romero Vidal, G. Romolini, F. Ronchetti, T. Rong, M. Rotondo, S. R. Roy, M. S. Rudolph, M. Ruiz Diaz, R. A. Ruiz Fernandez, J. Ruiz Vidal, A. Ryzhikov, J. Ryzka, J. J. Saavedra-Arias, J. J. Saborido Silva, R. Sadek, N. Sagidova, D. Sahoo, N. Sahoo, B. Saitta, M. Salomoni, C. Sanchez Gras, I. Sanderswood, R. Santacesaria, C. Santamarina Rios, M. Santimaria, L. Santoro, E. Santovetti, A. Saputi, D. Saranin, A. Sarnatskiy, G. Sarpis, M. Sarpis, C. Satriano, A. Satta, M. Saur, D. Savrina, H. Sazak, L. G. Scantlebury Smead, A. Scarabotto, S. Schael, S. Scherl, M. Schiller, H. Schindler, M. Schmelling, B. Schmidt, S. Schmitt, H. Schmitz, O. Schneider, A. Schopper, N. Schulte, S. Schulte, M. H. Schune, R. Schwemmer, G. Schwering, B. Sciascia, A. Sciuccati, S. Sellam, A. Semennikov, T. Senger, M. Senghi Soares, A. Sergi, N. Serra, L. Sestini, A. Seuthe, Y. Shang, D. M. Shangase, M. Shapkin, R. S. Sharma, I. Shchemerov, L. Shchutska, T. Shears, L. Shekhtman, Z. Shen, S. Sheng, V. Shevchenko, B. Shi, Q. Shi, Y. Shimizu, E. Shmanin, R. Shorkin, J. D. Shupperd, R. Silva Coutinho, G. Simi, S. Simone, N. Skidmore, T. Skwarnicki, M. W. Slater, J. C. Smallwood, E. Smith, K. Smith, M. Smith, A. Snoch, L. Soares Lavra, M. D. Sokoloff, F. J. P. Soler, A. Solomin, A. Solovev, I. Solovyev, R. Song, Y. Song, Y. Song, Y. S. Song, F. L. Souza De Almeida, B. Souza De Paula, E. Spadaro Norella, E. Spedicato, J. G. Speer, E. Spiridenkov, P. Spradlin, V. Sriskaran, F. Stagni, M. Stahl, S. Stahl, S. Stanislaus, E. N. Stein, O. Steinkamp, O. Stenyakin, H. Stevens, D. Strekalina, Y. Su, F. Suljik, J. Sun, L. Sun, Y. Sun, D. Sundfeld, W. Sutcliffe, P. N. Swallow, F. Swystun, A. Szabelski, T. Szumlak, Y. Tan, M. D. Tat, A. Terentev, F. Terzuoli, F. Teubert, E. Thomas, D. J. D. Thompson, H. Tilquin, V. Tisserand, S. T'Jampens, M. Tobin, L. Tomassetti, G. Tonani, X. Tong, D. Torres Machado, L. Toscano, D. Y. Tou, C. Trippl, G. Tuci, N. Tuning, L. H. Uecker, A. Ukleja, D. J. Unverzagt, E. Ursov, A. Usachov, A. Ustyuzhanin, U. Uwer, V. Vagnoni, G. Valenti, N. Valls Canudas, H. Van Hecke, E. van Herwijnen, C. B. Van Hulse, R. Van Laak, M. van Veghel, G. Vasquez, R. Vazquez Gomez, P. Vazquez Regueiro, C. Vázquez Sierra, S. Vecchi, J. J. Velthuis, M. Veltri, A. Venkateswaran, M. Vesterinen, D. Vico Benet, M. Vieites Diaz, X. Vilasis-Cardona, E. Vilella Figueras, A. Villa, P. Vincent, F. C. Volle, D. vom Bruch, N. Voropaev, K. Vos, G. Vouters, C. Vrahas, J. Wagner, J. Walsh, E. J. Walton, G. Wan, C. Wang, G. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, M. Wang, N. W. Wang, R. Wang, X. Wang, X. Wang, X. W. Wang, Y. Wang, Z. Wang, Z. Wang, Z. Wang, J. A. Ward, M. Waterlaat, N. K. Watson, D. Websdale, Y. Wei, J. Wendel, B. D. C. Westhenry, C. White, M. Whitehead, E. Whiter, A. R. Wiederhold, D. Wiedner, G. Wilkinson, M. K. Wilkinson, M. Williams, M. R. J. Williams, R. Williams, Z. Williams, F. F. Wilson, W. Wislicki, M. Witek, L. Witola, C. P. Wong, G. Wormser, S. A. Wotton, H. Wu, J. Wu, Y. Wu, Z. Wu, K. Wyllie, S. Xian, Z. Xiang, Y. Xie, A. Xu, J. Xu, L. Xu, L. Xu, M. Xu, Z. Xu, Z. Xu, Z. Xu, D. Yang, K. Yang, S. Yang, X. Yang, Y. Yang, Z. Yang, Z. Yang, V. Yeroshenko, H. Yeung, H. Yin, C. Y. Yu, J. Yu, X. Yuan, Y Yuan, E. Zaffaroni, M. Zavertyaev, M. Zdybal, C. Zeng, M. Zeng, C. Zhang, D. Zhang, J. Zhang, L. Zhang, S. Zhang, S. Zhang, Y. Zhang, Y. Z. Zhang, Y. Zhao, A. Zharkova, A. Zhelezov, S. Z. Zheng, X. Z. Zheng, Y. Zheng, T. Zhou, X. Zhou, Y. Zhou, V. Zhovkovska, L. Z. Zhu, X. Zhu, X. Zhu, V. Zhukov, J. Zhuo, Q. Zou, D. Zuliani, G. Zunica
* '''分类'''：hep-ex
* '''分类'''：hep-ex
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16646v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16646v1
'''摘要'''：观察到稀有的[[电磁衰变]] $J/\psi \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-$，其显著性远超发现阈值，使用[[LHCb实验]]在2016-2018年期间收集的[[质子-质子碰撞]]数据，中心质能量为13 [[TeV]]，对应的积分亮度为 $5.4\,\text{fb}^{-1}$。该衰变的速率相对于 $J/\psi \to \mu^+\mu^-$ 模式进行了测量。利用[[量子电动力学]]模型进行四个μ子衰变的效率估计，确定其分支比为
'''摘要'''：摘要：利用[[LHCb实验]]在2016-2018年期间在质心能量为13 [[TeV]]的[[质子-质子碰撞]]数据，观察到了稀有的电磁[[J/\psi]] \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-衰变，其显著性远超发现阈值。该衰变的发生率相对于[[J/\psi \to \mu^+\mu^-]]模式进行了测量。使用[[QED]]模型进行四μ子衰变的效率估计，其分支比被确定为
\begin{equation*}
\begin{equation*}
{\mathcal{B}}(J/\psi \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-) =
{\mathcal{B}}(J/\psi \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-) =
(1.13\pm0.10\pm0.05\pm0.01)\times 10^{-6}, \end{equation*} 其中不确定性分别为统计、不系统和由于 $J/\psi \to \mu^+\mu^-$ 衰变的分支比的不确定性。
(1.13\pm0.10\pm0.05\pm0.01)\times 10^{-6}\end{equation*}
其中的不确定性分别为统计不确定性、系统不确定性以及[[J/\psi \to \mu^+\mu^-]]衰变分支比的不确定性。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16654v1|ArXiv-2408.16654v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16567v1|ArXiv-2408.16567v1]]===
* '''标题'''：Measurement of the Decay $Ξ^{0}\toΛγ$ with Entangled $Ξ^{0}\barΞ^{0}$ Pairs
* '''标题'''：Identifying Terrain Physical Parameters from Vision -- Towards Physical-Parameter-Aware Locomotion and Navigation
* '''中文标题'''：这篇论文的标题翻译成中文是：测量纠缠的 $Ξ^{0}\barΞ^{0}$ 对中 $Ξ^{0}\toΛγ$ 的衰变
* '''中文标题'''：从视觉识别地形物理参数——迈向物理参数感知的运动和导航
* '''发布日期'''：2024-08-29 15:57:37+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:35:14+00:00
* '''作者'''：BESIII Collaboration
* '''作者'''：Jiaqi Chen, Jonas Frey, Ruyi Zhou, Takahiro Miki, Georg Martius, Marco Hutter
* '''分类'''：hep-ex
* '''分类'''：cs.RO, cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16654v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16567v1
'''摘要'''：在这篇信中，系统地研究了在[[电子-正电子对撞机]]中使用纠缠的$\Xi^{0}\bar{\Xi}^{0}$对事件的弱辐射超子衰变$\Xi^{0}\to\Lambda\gamma$。首次测量了该衰变的绝对分支比，结果为$\left(1.347 \pm 0.066_{\mathrm stat.}\pm0.054_{\mathrm syst.}\right)\times 10^{-3}$。衰变不对称参数，表征衰变中奇偶性破坏的影响，确定为$-0.741 \pm 0.062_{\mathrm stat.}\pm 0.019_{\mathrm syst.}$。所获得的结果在不确定性范围内与世界平均值一致，为理解弱辐射超子衰变的基本机制提供了宝贵的见解。还研究了该衰变中分支比和衰变不对称参数的电荷共轭奇偶性（$CP$）对称性。未观察到电荷共轭奇偶性对称性的统计学显著性破坏。
'''摘要'''：识别周围环境的物理特性对于[[机器人]]行走和[[导航]]以应对非几何性危险（如滑溜和可变形地形）至关重要。能够在接触之前预测这些极端物理特性将对机器人大有裨益；然而，从[[视觉]]上估计环境物理参数仍然是一个未解决的挑战。[[动物]]可以通过利用它们的先验经验和对所见所感的知识来实现这一点。在这项工作中，我们提出了一种基于视觉的环境物理参数估计的跨模态[[自监督学习]]框架，为未来的物理特性感知行走和导航铺平了道路。我们弥合了在[[模拟]]中训练的现有策略与从视觉上识别物理地形参数之间的差距。我们提出在模拟中训练一个物理解码器，以从多模态输入中预测[[摩擦力]]和[[刚度]]。训练好的网络允许在部署期间以自监督的方式为真实世界图像标注物理参数，从而进一步训练视觉网络，该网络可以从图像数据中密集预测摩擦力和刚度。我们在模拟和现实世界中使用[[四足机器人]]ANYmal验证了我们的物理解码器，表现优于现有的基线方法。我们展示了我们的视觉网络可以在室内和室外实验中预测物理特性，同时允许快速适应新环境。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16578v1|ArXiv-2408.16578v1]]===
* '''标题'''：Transformers Meet ACT-R: Repeat-Aware and Sequential Listening Session Recommendation
* '''中文标题'''：Transformer与ACT-R的结合：重复感知和顺序聆听会话推荐
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:44:12+00:00
* '''作者'''：Viet-Anh Tran, Guillaume Salha-Galvan, Bruno Sguerra, Romain Hennequin
* '''分类'''：cs.IR, cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16578v1
'''摘要'''：[[音乐流媒体服务]]通常利用[[序列推荐系统]]，根据过去的[[听歌会话]]序列预测最适合向用户展示的[[音乐]]。然而，大多数序列推荐方法忽略或不足够考虑[[重复行为]]。这是音乐推荐的一个关键限制，因为随着时间的推移重复听同一首歌是一个常见现象，甚至可以改变用户对这首歌的感知。在本文中，我们介绍了[[PISA]]（使用[[ACT-R]]的[[心理学]]启发会话嵌入），这是一种克服这一限制的会话级别序列推荐系统。PISA采用[[Transformer]]架构，使用受[[Anderson]]的ACT-R（[[自适应控制思维-理性]]）启发的[[注意力机制]]学习听歌会话和用户的嵌入表示，这是一种建模[[人类信息访问]]和[[记忆动态]]的[[认知架构]]。这种方法使我们能够捕捉用户行为中的动态和重复模式，从而有效预测他们在后续会话中会听的歌曲，无论是重复的还是新的。我们使用[[Last.fm]]的公开听歌数据和全球音乐流媒体服务[[Deezer]]的专有数据证明了PISA的实证相关性，确认了重复建模对于序列听歌会话推荐的重要性。随着本文的发布，我们公开了我们的专有数据集，以促进该领域的未来研究，并发布了PISA的源代码以便其未来使用。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16575v1|ArXiv-2408.16575v1]]===
* '''标题'''：Merge Trees of Periodic Filtrations
* '''中文标题'''：周期过滤的合并树
* '''发布日期'''：2024-08-29T14:42:45+00:00
* '''作者'''：Herbert Edelsbrunner, Teresa Heiss
* '''分类'''：math.AT, cs.CG, math.CO, math.MG, 55N31 (Primary), 55-08, 05C05, 05C38, 05C40, 05C63, 05C85, 05C90, 05C92, 52C22, 68W05, 92E10 (Secondary), G.2.2; G.2.3; F.2.2
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16575v1
'''摘要'''：受[[晶体材料]]应用的启发，我们将[[合并树]]及其相关的[[过滤复杂条形码]]推广到[[欧几里得空间]]中的[[周期性设置]]。它们在[[等距变换]]、[[基变换]]以及[[晶格变换]]下保持不变。此外，我们证明了其在[[扰动]]下的[[稳定性]]，并提供了一种算法，该算法在晶体材料通常满足的温和几何条件下，时间复杂度为 $\mathcal{O}({(n+m) \log n})$，其中 $n$ 和 $m$ 分别是[[商复形]]中的[[顶点]]和[[边]]的数量。
 
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16769v1|ArXiv-2408.16769v1]]===
* '''标题'''：PromptSmooth: Certifying Robustness of Medical Vision-Language Models via Prompt Learning
* '''中文标题'''：通过提示学习认证医学视觉语言模型的鲁棒性
* '''发布日期'''：2024-08-29T17:59:45+00:00
* '''作者'''：Noor Hussein, Fahad Shamshad, Muzammal Naseer, Karthik Nandakumar
* '''分类'''：cs.CV, cs.CR
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16769v1
'''摘要'''：[[医学视觉语言模型]]（Med-VLMs）在大规模医学[[图像]]-[[文本]]对数据集上训练，并随后针对特定任务进行微调，已成为医学图像分析的主流范式。然而，最近的研究强调了这些Med-VLMs对[[对抗性攻击]]的易感性，提出了关于其[[安全性]]和[[鲁棒性]]的担忧。[[随机平滑]]是一种将任何分类器转变为对对抗性扰动具有可认证鲁棒性的模型的著名技术。然而，这种方法需要重新训练基于Med-VLM的分类器，使其在[[高斯噪声]]下也能良好分类，这在实践中往往不可行。在本文中，我们提出了一种名为PromptSmooth的新框架，通过利用[[提示学习]]的概念来实现Med-VLMs的高效认证鲁棒性。给定任何预训练的Med-VLM，PromptSmooth通过在[[零样本]]或[[少样本]]的情况下学习文本提示来适应高斯噪声，实现了准确性和鲁棒性之间的微妙平衡，同时最小化了计算开销。此外，PromptSmooth只需要一个模型来处理多个噪声级别，这大大减少了与传统方法相比的计算成本，传统方法依赖于为每个噪声级别训练一个单独的模型。基于三种Med-VLMs和六个不同成像模态的下游数据集的综合实验展示了PromptSmooth的有效性。我们的代码和模型可在https://github.com/nhussein/promptsmooth获取。


===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16697v1|ArXiv-2408.16697v1]]===
===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16758v1|ArXiv-2408.16758v1]]===
* '''标题'''：Ultrathin natural biotite crystals as a dielectric layer for van der Waals heterostructure applications
* '''标题'''：Hypergraph saturation for the bow tie
* '''中文标题'''：超薄天然黑云母晶体作为范德瓦尔斯异质结构应用的介电层
* '''中文标题'''：超图饱和度与蝴蝶图
* '''发布日期'''：2024-08-29 16:46:24+00:00
* '''发布日期'''：2024-08-29T17:55:08+00:00
* '''作者'''：Raphaela de Oliveira, Ana Beatriz Yoshida, Cesar Rabahi, Raul O. Freitas, Christiano J. S. de Matos, Yara Galvão Gobato, Ingrid D. Barcelos, Alisson R. Cadore
* '''作者'''：Stijn Cambie, Nika Salia
* '''分类'''：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
* '''分类'''：math.CO, 05C35, 05C65, 05C70
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16697v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16758v1
'''摘要'''：生物[[云母]]是一种富含[[铁]]的矿物，属于三八面体云母组，是一种自然丰富的层状材料（LM），在[[纳米器件]]应用中展现出吸引人的电子特性。生物云母在环境条件下表现为一种不可降解的层状材料，具有高质量的基面劈裂，这为[[范德瓦尔斯异质结构]]（vdWH）应用提供了显著优势。在本研究中，我们展示了生物云母的微机械剥离，直到单层（1Ls），获得了具有大面积和原子平坦表面的超薄片。为了识别和表征该矿物，我们使用[[能量色散光谱]]映射进行了多元素分析。此外，我们还采用[[同步辐射红外纳米光谱]]技术探测其在少层形式下的振动特征，对层数具有敏感性。我们还观察到超薄生物云母片在时间上的良好形态和结构稳定性（长达12个月），并且在超薄生物云母片的热退火过程中，其物理性质没有发生重要变化。[[导电原子力显微镜]]评估了其电气性能，揭示出约1 V/nm的电击穿强度。最后，我们探讨了生物云母作为vdWH应用中的基底和封装层的使用。我们在低温下进行了光学和[[磁光测量]]。我们发现超薄生物云母片作为1L-[[MoSe2]]的良好基底，其性能可与六方[[氮化硼]]片相媲美，但它对1L-MoSe2的g因子值产生了小的变化，这很可能是由于其晶体结构中的自然杂质。此外，我们的结果表明，生物云母片是保护敏感层状材料（如[[黑磷]]）在环境空气中不被降解的有效系统，保护时间可达60天。我们的研究将生物云母引入为一种有前景的、具有成本效益的层状材料，推动未来超薄[[纳米技术]]的发展。
'''摘要'''：[[Erdős]] 和 [[Sós]] 在 50 年前开始研究最大大小为 $k$-一致集系统的问题，其中 $k \geq 4$，且没有单一元素交集。在这项工作中，我们研究了对偶问题：寻找最小大小的 $k$-一致[[超图]]，没有单一元素交集，使得添加任何缺失的[[超边]]都会强制产生单一元素交集。这些问题，称为[[饱和]]和[[半饱和]]，通常具有挑战性。我们的重点是 Erdős、[[Füredi]] 和 [[Tuza]] 工作中的一个易于陈述的案例。我们为 $k=4$ 建立了紧线性界限，标志着第一个具有此类界限的非显而易见的案例之一。

2024年9月2日 (一) 03:05的最新版本

ArXiv-2408.16743v1

编辑
  • 标题：Unlocking the Potential of Photoexcited Molecular Electron Spins for Room Temperature Quantum Information Processing
  • 中文标题：解锁光激发分子电子自旋在室温量子信息处理中的潜力。
  • 发布日期：2024-08-29T17:36:30+00:00
  • 作者：Kuan-Cheng Chen, Alberto Collauto, Ciarán J. Rogers, Shang Yu, Mark Oxborrow, Max Attwood
  • 分类：cond-mat.mtrl-sci, quant-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16743v1

摘要：未来的信息处理技术，如量子存储设备，有潜力存储和传输量子态，从而实现量子计算和量子网络。在此类设备的实际应用中，一个核心考虑因素是光-物质界面的性质，它决定了存储态的密度和效率。在这里，我们采用一种有机自由基，$\alpha$,$\gamma$-双二苯基-$\beta$-苯基丙烯基（BDPA）掺入邻三苯基宿主中，探索在基于微波的量子应用中使用可调谐和高性能分子介质的潜力。我们证明了这种自由基系统在室温下表现出毫秒级的自旋-晶格弛豫时间和微秒级的相位记忆时间，同时还具有使用共溶解的光激活四苯基卟啉基团生成振荡自旋极化态的能力，这一切都通过使用粘性液体宿主实现。这个最新系统通过结合精心选择的宿主基质、动态解耦和光激发的三重态-自由基自旋极化，建立在先前量子分子文献的集体智慧之上，实现了一种多功能且稳健的量子自旋介质。

ArXiv-2408.16738v1

  • 标题：Bounds on the minimum sound speed above neutron star densities
  • 中文标题：关于中子星密度以上最小声速的界限
  • 发布日期：2024-08-29T17:32:53+00:00
  • 作者：Dake Zhou
  • 分类：nucl-th, astro-ph.HE, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16738v1

摘要：我们展示了大质量中子星的存在和量子色动力学的渐近自由性对无法在中子星中达到的超高密度物质的最低声速设定了稳健的上限。我们的方法不依赖于在密度范围 $\sim 2-40 n_0$ 内明确表示状态方程，也不需要概率解释。当中子星的最大质量大于约 $2.5M_\odot$ 时，上限迅速降低。发现 $\sim 3 M_\odot$ 的中子星将强烈支持在高重子密度下的一阶相变。

ArXiv-2408.16552v1

  • 标题：AAK24: Global QCD analysis on polarized parton distribution in the presence of $A_2$ asymmetry measurements
  • 中文标题：AAK24：在 $A_2$ 不对称性测量的存在下对极化部分子分布进行的全局 QCD 分析
  • 发布日期：2024-08-29T14:15:02+00:00
  • 作者：Fatemeh Arbabiifar, Shahin Atashbar Tehrani, Hamzeh Khanpour
  • 分类：hep-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16552v1

摘要：这篇文章介绍了{\tt AAK24}，一种对来自极化深度非弹性散射（DIS）和半包容深度非弹性散射（SIDIS）实验的极化数据进行的次领先阶（NLO）QCD分析。{\tt AAK24} QCD分析结合了SU(2)和SU(3)对称性破缺，特别是$\delta \bar{u} \neq \delta \bar{d} \neq \delta \bar{s}$，同时假设$\delta \bar{s}$和$\delta s$相等。研究强调了半包容数据的重要性，探讨了极化海夸克分布的确定。最近来自{\tt JLAB17}、{\tt COMPASS16}和{\tt COMPASS17}的实验数据，包括$A_2$不对称性测量以及SIDIS可观测量，被彻底检查了它们对极化PDF中心值、不确定性和整体拟合质量的影响。此外，我们包括了非微扰目标质量修正（TMC）以及高阶扭曲项（HT），这些特别重要。在这项工作中，不确定性使用标准的Hessian方法进行量化。{\tt AAK24} QCD分析的主要结果和发现显示出与分析的实验数据总体良好的一致性，并且与其他极化PDF确定结果，如{\tt DSSV14}、{\tt LSS10}、{\tt JAM17}和{\tt AKS14}，特别是考虑SU(2)和SU(3)对称性破缺的结果，吻合良好。

ArXiv-2408.16655v1

  • 标题：Optimal Trace Distance and Fidelity Estimations for Pure Quantum States
  • 中文标题：纯量子态的最优迹距离和保真度估计
  • 发布日期：2024-08-29T15:59:55+00:00
  • 作者：Qisheng Wang
  • 分类：quant-ph, cs.CC, cs.DS, cs.IT, math.IT
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16655v1

摘要：测量量子态之间的可区分性是量子信息理论中的一个基本问题。在本文中，我们开发了优化的量子算法，这些算法可以在添加误差 $\varepsilon$ 范围内估计纯态之间的迹距离和（平方根）保真度，使用 $\Theta(1/\varepsilon)$ 次查询它们的状态制备电路，从而在长期以来的 $O(1/\varepsilon^2)$ 基础上实现了二次改进。在我们的构建核心，是一种用于量子平方根幅度估计的算法工具，它推广了众所周知的量子幅度估计。

ArXiv-2408.16589v1

  • 标题：CrisperWhisper: Accurate Timestamps on Verbatim Speech Transcriptions
  • 中文标题：CrisperWhisper：逐字语音转录的精确时间戳
  • 发布日期：2024-08-29T14:52:42+00:00
  • 作者：Laurin Wagner, Bernhard Thallinger, Mario Zusag
  • 分类：cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16589v1

摘要：我们展示了通过仔细调整Whisper语音识别模型的分词器，在应用动态时间规整到解码器的交叉注意力得分时，显著提高了单词级时间戳的精度。我们对模型进行微调，以生成更逐字的语音转录，并采用多种技术来增强对多说话者和背景噪音的鲁棒性。这些调整在逐字语音转录、单词分割和填充事件的定时检测基准测试中达到了最先进的性能，并且可以进一步减轻转录幻觉。代码可在https://github.com/nyrahealth/CrisperWhisper获得。

ArXiv-2408.16744v1

  • 标题：The X17 boson and the d(p,e+ e-)3He and d(n,e+ e-)3H processes: a theoretical analysis
  • 中文标题：X17玻色子与d(p,e+ e-)3He和d(n,e+ e-)3H过程：理论分析
  • 发布日期：2024-08-29T17:36:48+00:00
  • 作者：M. Viviani, E. Filandri, L. Girlanda, C. Gustavino, A. Kievsky, L. E. Marcucci
  • 分类：nucl-th, nucl-ex
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16744v1

摘要：本研究处理了d(p,e+e-)3He和d(n,e+e-)3H过程中e+ e-对的产生，以显现假设的低质量玻色子（所谓的X17）交换可能带来的影响。为了产生这种质量估计约为17 MeV的玻色子，我们研究了入射束能量在18-30 MeV范围内的这些过程。我们首先在纯电磁过程的背景下分析这些过程，采用从手征有效场论（chiEFT）推导出的最先进的核强相互作用动力学和核电磁流方法。接下来，我们研究假设的低质量玻色子的交换将如何影响这些过程的截面。我们考虑了几种可能性，即这种玻色子可能是标量、伪标量、矢量或轴粒子。研究的主要目的是利用3He和3H核的镜像结构来调查X17-核子相互作用的同位旋依赖性，即所谓的“原恐惧性”。

ArXiv-2408.16481v1

  • 标题：Multiprojective Seshadri stratifications and Young-tableaux
  • 中文标题：多射影 Seshadri 分层与杨氏图
  • 发布日期：2024-08-29T12:35:22+00:00
  • 作者：Boris Lidsky
  • 分类：math.AG, math.CO
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16481v1

摘要：本文研究了多射影空间上的Seshadri 分层，并展示了如何通过杨氏图（Young-tableaux）的方法来描述这些分层的性质。我们的主要结果包括一个将格罗腾迪克-希尔伯特数与这些分层联系起来的新公式。我们还讨论了此结果在代数几何与组合数学中的应用，特别是在李理论的背景下，这种方法提供了一种理解不同代数簇间映射性质的新途径。

ArXiv-2408.16534v1

  • 标题：Tight bound on neutron-star radius with quasiperiodic oscillations in short gamma-ray bursts
  • 中文标题：利用短伽马射线暴中的准周期振荡对中子星半径的严格限制
  • 发布日期：2024-08-29T14:17:39+00:00
  • 作者：Victor GuedesDavid RadiceCecilia Chirenti, Kent Yagi
  • 分类：astro-ph.HE, gr-qc
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16534v1

摘要：类周期振荡（QPOs）最近在短伽马射线暴（GRBs）910711和931101B中被发现。它们的频率与数值相对论模拟中获得的双中子星并合残余物的径向和四极振荡频率一致。这些模拟揭示了残余振荡频率与双星潮汐耦合常数之间的准普适关系。在假设观察到的QPOs是由于这些并合后振荡的情况下，我们在贝叶斯框架下使用频率-潮汐关系来推断源红移，以及GRBs 910711和931101B的双中子星前体的啁啾质量和双星潮汐变形性。我们进一步利用这一推断来估计中子星质量-半径关系的界限。通过结合两个GRBs的估计，我们发现质量为$M=1.4$~M$_\odot$的中子星半径$R_{1.4}=12.48^{+0.41}_{-0.41}$~km的68\%可信区间，这是迄今为止最严格的界限之一。

ArXiv-2408.16612v1

  • 标题：Data Quality Monitoring through Transfer Learning on Anomaly Detection for the Hadron Calorimeters
  • 中文标题：通过迁移学习进行强子量热器数据质量监控的异常检测。
  • 发布日期：2024-08-29T15:19:06+00:00
  • 作者：Mulugeta Weldezgina Asres, Christian Walter Omlin, Long Wang, Pavel Parygin, David Yu, Jay Dittmann, The CMS-HCAL Collaboration
  • 分类：cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16612v1

摘要：摘要：传感器的普及在许多领域带来了大量的时空（ST）数据，用于各种目的，包括监控、诊断和预测应用。数据管理对于大量数据来说是一个耗时的过程，使得在新环境中部署数据分析平台变得具有挑战性且昂贵。迁移学习（TL）机制通过利用预训练模型来完成新任务，有望缓解数据稀疏性和模型复杂性。尽管TL在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了成功，但在复杂ST模型用于异常检测（AD）应用方面的努力仍然有限。在本研究中，我们展示了TL在CERN的紧凑μ子线圈实验的强子量热器中进行AD的潜力。我们将从量热器一部分收集的数据上训练的ST AD模型转移到另一部分。我们研究了TL在ST AD模型的半监督自编码器上的不同配置——转移卷积神经网络、图形神经网络和递归神经网络的编码器和解码器网络。实验结果表明，TL有效地提高了目标子探测器上的模型学习准确性。TL在显著减少AD模型的可训练参数的同时，实现了有前景的数据重建和AD性能。它还提高了半监督AD模型训练数据集中对异常污染的鲁棒性。

ArXiv-2408.16636v1

  • 标题：Sharp asymptotics for finite point-to-plane connections in supercritical bond percolation in dimension at least three
  • 中文标题：在至少三维的超临界键渗流中有限点到平面的连接的精确渐近行为
  • 发布日期：2024-08-29T15:40:44+00:00
  • 作者：Alexander Fribergh, Alan Hammond
  • 分类：math.PR, math-ph, math.MP
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16636v1

摘要：我们考虑在 $\mathbb{Z}^d$ 中的超临界键渗流，其中 $d \geq 3$。原点以正概率位于一个有限的开放簇中，并且当它位于其中时，该簇的直径具有指数衰减的尾部。对于每个单位向量 $\bf\ell$，我们证明了该簇包含一个顶点 $x \in \mathbb{Z}^d$ 满足 $x \cdot \bf\ell \geq u$ 的概率的精确渐近行为。对于轴对齐的 $\bf\ell$，我们发现该概率的形式为 $\kappa \exp \{ - \zeta u \}(1+ {\rm err})$，其中 $u \in \mathbb{N}$，且 $\vert {\rm err} \vert$ 至多为 $C \exp \{ - c u^{1/2} \}$；对于一般的 $\bf\ell$，渐近形式取决于 $\bf\ell$ 是否满足一个自然的晶格条件。为了获得这些结果，我们证明了长簇中的更新点是丰富的，且更新块长度的尾部衰减速度与 $C \exp \big\{ - c u^{1/2} \big\}$ 一样快。

ArXiv-2408.16669v1

  • 标题：Revisiting collisional broadening of $^{85}$Rb Rydberg levels: conclusions for vapor cell manufacture
  • 中文标题：重新审视$^{85}$Rb里德堡能级的碰撞加宽：对蒸汽室制造的结论
  • 发布日期：2024-08-29T16:15:58+00:00
  • 作者：Mingxin Lei, Stephen P. Eckel, Eric B. Norrgard, Nikunjkumar Prajapati, Alexandra B. Artusio-Glimpse, Matthew T. Simons, Christopher L. Holloway
  • 分类：physics.atom-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16669v1

摘要：电磁感应透明（EIT）技术在碱金属里德堡蒸汽室中的电测量可能由于表面电荷、污染气体或其他制造缺陷引起的杂散线展宽效应而导致灵敏度降低。为了得出关于里德堡电测量蒸汽室内潜在污染气体有害影响的结论，我们重新审视了铷的D$_2$线和里德堡能级的碰撞展宽和位移。具体来说，我们测量了由于He、Ne、N$_2$和Ar引起的$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}$（即D$_2$线）和$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}\rightarrow (25{\rm D},27{\rm S},30{\rm D},32{\rm S},35{\rm D},37{\rm S})$跃迁的展宽和位移。通过将这些测量结果与D$_2$线亚多普勒谱中的速度变化碰撞观察结果相结合，我们得出以下结论：（1）由于所需的高压，污染气体很可能不是里德堡跃迁不规则线形或位移的原因；（2）D$_2$线的亚多普勒谱，通过其在高压下伴随的对比度损失，可以验证蒸汽室是否足够无污染气体以用于EIT电测量。我们使用Omont的理论（J. Phys. France 381343 (1977)）将我们的结果扩展到各种可能的污染气体，并进一步推导出适用于所有气体的缩放定律。 电磁感应透明（EIT）技术在碱金属里德堡蒸汽室中的电测量可能由于表面电荷、污染气体或其他制造缺陷引起的杂散线展宽效应而导致灵敏度降低。为了得出关于里德堡电测量蒸汽室内潜在污染气体有害影响的结论，我们重新审视了铷的D$_2$线和里德堡能级的碰撞展宽和位移。具体来说，我们测量了由于He、Ne、N$_2$和Ar引起的$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}$（即D$_2$线）和$5{\rm S}_{1/2}\rightarrow 5{\rm P}_{3/2}\rightarrow (25{\rm D},27{\rm S},30{\rm D},32{\rm S},35{\rm D},37{\rm S})$跃迁的展宽和位移。通过将这些测量结果与D$_2$线亚多普勒谱中的速度变化碰撞观察结果相结合，我们得出以下结论：（1）由于所需的高压，污染气体很可能不是里德堡跃迁不规则线形或位移的原因；（2）D$_2$线的亚多普勒谱，通过其在高压下伴随的对比度损失，可以验证蒸汽室是否足够无污染气体以用于EIT电测量。我们使用Omont的理论（J. Phys. France 381343 (1977)）将我们的结果扩展到各种可能的污染气体，并进一步推导出适用于所有气体的缩放定律。

ArXiv-2408.16747v1

  • 标题：Post-innermost stable circular orbit ringdown of a rapidly spinning black hole: mass ratio dependence of higher harmonic quasi-normal mode excitation
  • 中文标题：快速旋转黑洞的后最内稳定圆轨道振荡：高次谐波准正态模激发的质量比依赖性
  • 发布日期：2024-08-29T17:40:06+00:00
  • 作者：Daiki Watarai
  • 分类：gr-qc, astro-ph.HE
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16747v1

摘要：在一个小质量比的双星并合中，当次级天体接近主黑洞的最内稳定圆轨道（ISCO）时，运动从绝热螺旋下落过渡到由测地线方程支配的俯冲轨道。预计俯冲轨道会激发环形引力波，这些引力波包含了关于主黑洞几何结构的信息。过渡区域的细节取决于双星的质量比，通过辐射通量影响俯冲的初始条件。因此，质量比会影响后ISCO环形引力波的激发。在本研究中，我们基于Teukolsky-Sasaki-Nakamura形式主义，数值研究了快速旋转黑洞的后ISCO引力波中高次谐波准正模激发的质量比依赖性。我们通过考虑在遵循Ori-Thorne程序的过渡区域期间的能量和角动量损失，来研究质量比对引力波的影响。我们考察了两种质量比情景：中等质量比（IMR）和极端质量比（EMR）。我们的主要发现是，在涉及高度旋转主黑洞的IMR并合中，高次谐波准正模显著激发。这意味着，使用基于空间的引力波干涉仪检测涉及这种主黑洞的IMR并合，可以提供宝贵的机会，以极高的精度推断黑洞性质或检验广义相对论。

ArXiv-2408.16640v1

  • 标题：Flavor Dependence of Charged Pion Fragmentation Functions
  • 中文标题：带电π介子碎裂函数的味道依赖性
  • 发布日期：2024-08-29T15:45:42+00:00
  • 作者：H. Bhatt, P. Bosted, S. Jia, W. Armstrong, D. Dutta, R. Ent, D. Gaskell, E. Kinney, H. Mkrtchyan, S. Ali, R. Ambrose, D. Androic, C. Ayerbe Gayoso, A. Bandari, V. Berdnikov, D. Bhetuwal, D. Biswas, M. Boer, E. Brash, A. Camsonne, J. P. Chen, J. Chen, M. Chen, E. M. Christy, S. Covrig, S. Danagoulian, M. Diefenthaler, B. Duran, M. Elaasar, C. Elliot, H. Fenker, E. Fuchey, J. O. Hansen, F. Hauenstein, T. Horn, G. M. Huber, M. K. Jones, M. L. Kabir, A. Karki, B. Karki, S. J. D. Kay, C. Keppel, V. Kumar, N. Lashley-Colthirst, W. B. Li, D. Mack, S. Malace, P. Markowitz, M. McCaughan, E. McClellan, D. Meekins, R. Michaels, A. Mkrtchyan, G. Niculescu, I. Niculescu, B. Pandey, S. Park, E. Pooser, M. Rehfuss, B. Sawatzky, G. R. Smith, H. Szumila-Vance, A. S. Tadepalli, V. Tadevosyan, R. Trotta, H. Voskanyan, S. A. Wood, Z. Ye, C. Yero, X. Zheng
  • 分类：nucl-ex, hep-ph, nucl-th
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16640v1

摘要：我们测量了在质子和氘核靶上的半包含深度非弹性散射（SIDIS）中，π^+ 和 π^- 产生的多重性对味的依赖性，以探索碎裂函数中可能的电荷对称性破坏。实验使用了在杰斐逊实验室的 Hall-C 光谱仪上能量为 10.2 和 10.6 GeV 的电子束。电子运动学范围为 0.3<x<0.6，2<Q^2<5.5 GeV^2，和 4<W^2<11 GeV^2。π介子的分数动量范围为 0.3<z<0.7，横向动量范围为 0<p_T<0.25 GeV/c。假设在低 p_T 下的因子化并允许同位素破坏，我们发现结果可以用两个“有利的”和两个“不利的”味依赖的有效低 p_T 碎裂函数来描述。然而，它们在本实验的最低 x 或最高 W 时收敛到一个共同的味无关值。

ArXiv-2408.16705v1

  • 标题：Experimental validation of a linear momentum and bluff-body model for high-blockage cross-flow turbine arrays
  • 中文标题：高阻塞横流涡轮阵列的线性动量和阻流体模型的实验验证
  • 发布日期：2024-08-29T16:59:38+00:00
  • 作者：Aidan Hunt, Ari Athair, Owen Williams, Brian Polagye
  • 分类：physics.flu-dyn
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16705v1

摘要：涡轮在受限流动中的性能和近尾流特性取决于阻塞比，定义为涡轮投影面积与通道横截面积的比值。虽然已知阻塞会增加跨通道涡轮“栅栏”的功率系数，但大多数在实际可实现的高阻塞比范围内的研究都是理论或数值模拟的。此外，虽然线性动量执行器盘理论经常用于模拟受限流动中的涡轮，但随着限制增加，这种理想化模型描述性能和流场的能力尚未确定。在这项工作中，我们在30%到55%的阻塞比范围内对一对横流涡轮的性能和近尾流场进行了实验评估。测量的旁路区域的流体速度被发现可以通过Houlsby等人（2008）开发的开放通道线性动量模型很好地预测，而尾流速度则不能。此外，当阵列性能按照Whelan等人（2009）对Maskell（1963）阻流体理论的改编模型的旁路速度进行缩放时，在这一阻塞比范围内识别出自相似的功率和推力系数。这个结果表明，尽管存在多种非理想情况，相对简单的模型可以定量描述高度受限的涡轮。基于此，提出了一种预测阵列性能作为阻塞函数的分析方法。总体而言，这项工作展示了在相对高限制下的涡轮性能，并证明了分析模型预测和解释其水动力学的适用性。

ArXiv-2408.16697v1

  • 标题：Ultrathin natural biotite crystals as a dielectric layer for van der Waals heterostructure applications
  • 中文标题：超薄天然黑云母晶体作为范德华异质结构应用的介电层
  • 发布日期：2024-08-29T16:46:24+00:00
  • 作者：Raphaela de Oliveira, Ana Beatriz Yoshida, Cesar Rabahi, Raul O. Freitas, Christiano J. S. de Matos, Yara Galvão Gobato, Ingrid D. Barcelos, Alisson R. Cadore
  • 分类：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16697v1

摘要：Biotite是一种富含铁的矿物，属于三八面体云母组，是一种天然丰富的层状材料（LM），在纳米器件应用中展现出吸引人的电子特性。Biotite在环境条件下表现出非降解性，具有高质量的基面解理，这对于范德华异质结构（vdWH）应用来说是一个显著优势。在这项工作中，我们展示了将biotite通过微机械剥离至单层（1Ls），获得了大面积且原子级平坦表面的超薄薄片。为了识别和表征这种矿物，我们使用能量色散光谱映射进行了多元素分析。此外，我们还采用同步加速器红外纳米光谱探测了其在少层形式下的振动特征，对层数具有敏感性。我们还观察到超薄biotite薄片在时间（长达12个月）内具有良好的形态和结构稳定性，并且在热退火过程后其物理性质没有发生重要变化。导电原子力显微镜评估了其电容量，显示其电击穿强度约为1 V/nm。最后，我们探索了biotite作为vdWH应用中的基底和封装LM的使用。在低温下进行了光学和磁光测量。我们发现超薄biotite薄片作为1L-MoSe2的良好基底，与六方氮化硼薄片相当，但由于其晶体结构中的天然杂质，导致1L-MoSe2的g因子值发生了小幅变化。此外，我们的结果表明，biotite薄片是保护黑磷等敏感LM免受环境空气中降解的有用系统，保护时间可达60天。我们的研究介绍了biotite作为一种有前途的、成本效益高的LM，为未来超薄纳米技术的进步提供了可能。

ArXiv-2408.16646v1

  • 标题：Study of the rare decay $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$
  • 中文标题：研究稀有衰变 $J/ψ\to μ^+μ^-μ^+μ^-$
  • 发布日期：2024-08-29T15:52:50+00:00
  • 作者：LHCb collaboration, R. Aaij, A. S. W. Abdelmotteleb, C. Abellan Beteta, F. Abudinén, T. Ackernley, A. A. Adefisoye, B. Adeva, M. Adinolfi, P. Adlarson, C. Agapopoulou, C. A. Aidala, Z. Ajaltouni, S. Akar, K. Akiba, P. Albicocco, J. Albrecht, F. Alessio, M. Alexander, Z. Aliouche, P. Alvarez Cartelle, R. Amalric, S. Amato, J. L. Amey, Y. Amhis, L. An, L. Anderlini, M. Andersson, A. Andreianov, P. Andreola, M. Andreotti, D. Andreou, A. Anelli, D. Ao, F. Archilli, M. Argenton, S. Arguedas Cuendis, A. Artamonov, M. Artuso, E. Aslanides, R. Ataíde Da Silva, M. Atzeni, B. Audurier, D. Bacher, I. Bachiller Perea, S. Bachmann, M. Bachmayer, J. J. Back, P. Baladron Rodriguez, V. Balagura, W. Baldini, L. Balzani, H. Bao, J. Baptista de Souza Leite, C. Barbero Pretel, M. Barbetti, I. R. Barbosa, R. J. Barlow, M. Barnyakov, S. Barsuk, W. Barter, M. Bartolini, J. Bartz, J. M. Basels, S. Bashir, G. Bassi, B. Batsukh, P. B. Battista, A. Bay, A. Beck, M. Becker, F. Bedeschi, I. B. Bediaga, N. B. Behling, S. Belin, V. Bellee, K. Belous, I. Belov, I. Belyaev, G. Benane, G. Bencivenni, E. Ben-Haim, A. Berezhnoy, R. Bernet, S. Bernet Andres, A. Bertolin, C. Betancourt, F. Betti, J. Bex, Ia. Bezshyiko, J. Bhom, M. S. Bieker, N. V. Biesuz, P. Billoir, A. Biolchini, M. Birch, F. C. R. Bishop, A. Bitadze, A. Bizzeti, T. Blake, F. Blanc, J. E. Blank, S. Blusk, V. Bocharnikov, J. A. Boelhauve, O. Boente Garcia, T. Boettcher, A. Bohare, A. Boldyrev, C. S. Bolognani, R. Bolzonella, N. Bondar, F. Borgato, S. Borghi, M. Borsato, J. T. Borsuk, S. A. Bouchiba, M. Bovill, T. J. V. Bowcock, A. Boyer, C. Bozzi, A. Brea Rodriguez, N. Breer, J. Brodzicka, A. Brossa Gonzalo, J. Brown, D. Brundu, E. Buchanan, A. Buonaura, L. Buonincontri, A. T. Burke, C. Burr, A. Butkevich, J. S. Butter, J. Buytaert, W. Byczynski, S. Cadeddu, H. Cai, A. C. Caillet, R. Calabrese, S. Calderon Ramirez, L. Calefice, S. Cali, M. Calvi, M. Calvo Gomez, P. Camargo Magalhaes, J. I. Cambon Bouzas, P. Campana, D. H. Campora Perez, A. F. Campoverde Quezada, S. Capelli, L. Capriotti, R. Caravaca-Mora, A. Carbone, L. Carcedo Salgado, R. Cardinale, A. Cardini, P. Carniti, L. Carus, A. Casais Vidal, R. Caspary, G. Casse, J. Castro Godinez, M. Cattaneo, G. Cavallero, V. Cavallini, S. Celani, D. Cervenkov, S. Cesare, A. J. Chadwick, I. Chahrour, X. Chang, M. Charles, Ph. Charpentier, E. Chatzianagnostou, C. A. Chavez Barajas, M. Chefdeville, C. Chen, S. Chen, Z. Chen, A. Chernov, S. Chernyshenko, X. Chiotopoulos, V. Chobanova, S. Cholak, M. Chrzaszcz, A. Chubykin, V. Chulikov, P. Ciambrone, X. Cid Vidal, G. Ciezarek, P. Cifra, P. E. L. Clarke, M. Clemencic, H. V. Cliff, J. Closier, C. Cocha Toapaxi, V. Coco, J. Cogan, E. Cogneras, L. Cojocariu, P. Collins, T. Colombo, M. C. Colonna, A. Comerma-Montells, L. Congedo, A. Contu, N. Cooke, I. Corredoira, A. Correia, G. Corti, J. J. Cottee Meldrum, B. Couturier, D. C. Craik, M. Cruz Torres, E. Curras Rivera, R. Currie, C. L. Da Silva, S. Dadabaev, L. Dai, X. Dai, E. Dall'Occo, J. Dalseno, C. D'Ambrosio, J. Daniel, A. Danilina, P. d'Argent, A. Davidson, J. E. Davies, A. Davis, O. De Aguiar Francisco, C. De Angelis, F. De Benedetti, J. de Boer, K. De Bruyn, S. De Capua, M. De Cian, U. De Freitas Carneiro Da Graca, E. De Lucia, J. M. De Miranda, L. De Paula, M. De Serio, P. De Simone, F. De Vellis, J. A. de Vries, F. Debernardis, D. Decamp, V. Dedu, L. Del Buono, B. Delaney, H. -P. Dembinski, J. Deng, V. Denysenko, O. Deschamps, F. Dettori, B. Dey, P. Di Nezza, I. Diachkov, S. Didenko, S. Ding, L. Dittmann, V. Dobishuk, A. D. Docheva, C. Dong, A. M. Donohoe, F. Dordei, A. C. dos Reis, A. D. Dowling, W. Duan, P. Duda, M. W. Dudek, L. Dufour, V. Duk, P. Durante, M. M. Duras, J. M. Durham, O. D. Durmus, A. Dziurda, A. Dzyuba, S. Easo, E. Eckstein, U. Egede, A. Egorychev, V. Egorychev, S. Eisenhardt, E. Ejopu, L. Eklund, M. Elashri, J. Ellbracht, S. Ely, A. Ene, E. Epple, J. Eschle, S. Esen, T. Evans, F. Fabiano, L. N. Falcao, Y. Fan, B. Fang, L. Fantini, M. Faria, K. Farmer, D. Fazzini, L. Felkowski, M. Feng, M. Feo, A. Fernandez Casani, M. Fernandez Gomez, A. D. Fernez, F. Ferrari, F. Ferreira Rodrigues, M. Ferrillo, M. Ferro-Luzzi, S. Filippov, R. A. Fini, M. Fiorini, K. L. Fischer, D. S. Fitzgerald, C. Fitzpatrick, F. Fleuret, M. Fontana, L. F. Foreman, R. Forty, D. Foulds-Holt, M. Franco Sevilla, M. Frank, E. Franzoso, G. Frau, C. Frei, D. A. Friday, J. Fu, Q. Fuehring, Y. Fujii, T. Fulghesu, E. Gabriel, G. Galati, M. D. Galati, A. Gallas Torreira, D. Galli, S. Gambetta, M. Gandelman, P. Gandini, B. Ganie, H. Gao, R. Gao, Y. Gao, Y. Gao, Y. Gao, M. Garau, L. M. Garcia Martin, P. Garcia Moreno, J. García Pardiñas, K. G. Garg, L. Garrido, C. Gaspar, R. E. Geertsema, L. L. Gerken, E. Gersabeck, M. Gersabeck, T. Gershon, Z. Ghorbanimoghaddam, L. Giambastiani, F. I. Giasemis, V. Gibson, H. K. Giemza, A. L. Gilman, M. Giovannetti, A. Gioventù, L. Girardey, P. Gironella Gironell, C. Giugliano, M. A. Giza, E. L. Gkougkousis, F. C. Glaser, V. V. Gligorov, C. Göbel, E. Golobardes, D. Golubkov, A. Golutvin, A. Gomes, S. Gomez Fernandez, F. Goncalves Abrantes, M. Goncerz, G. Gong, J. A. Gooding, I. V. Gorelov, C. Gotti, J. P. Grabowski, L. A. Granado Cardoso, E. Graugés, E. Graverini, L. Grazette, G. Graziani, A. T. Grecu, L. M. Greeven, N. A. Grieser, L. Grillo, S. Gromov, C. Gu, M. Guarise, M. Guittiere, V. Guliaeva, P. A. Günther, A. -K. Guseinov, E. Gushchin, Y. Guz, T. Gys, K. Habermann, T. Hadavizadeh, C. Hadjivasiliou, G. Haefeli, C. Haen, J. Haimberger, M. Hajheidari, G. H. Hallett, M. M. Halvorsen, P. M. Hamilton, J. Hammerich, Q. Han, X. Han, S. Hansmann-Menzemer, L. Hao, N. Harnew, M. Hartmann, S. Hashmi, J. He, F. Hemmer, C. Henderson, R. D. L. Henderson, A. M. Hennequin, K. Hennessy, L. Henry, J. Herd, P. Herrero Gascon, J. Heuel, A. Hicheur, G. Hijano Mendizabal, D. Hill, S. E. Hollitt, J. Horswill, R. Hou, Y. Hou, N. Howarth, J. Hu, J. Hu, W. Hu, X. Hu, W. Huang, W. Hulsbergen, R. J. Hunter, M. Hushchyn, D. Hutchcroft, D. Ilin, P. Ilten, A. Inglessi, A. Iniukhin, A. Ishteev, K. Ivshin, R. Jacobsson, H. Jage, S. J. Jaimes Elles, S. Jakobsen, E. Jans, B. K. Jashal, A. Jawahery, V. Jevtic, E. Jiang, X. Jiang, Y. Jiang, Y. J. Jiang, M. John, A. John Rubesh Rajan, D. Johnson, C. R. Jones, T. P. Jones, S. Joshi, B. Jost, J. Juan Castella, N. Jurik, I. Juszczak, D. Kaminaris, S. Kandybei, M. Kane, Y. Kang, C. Kar, M. Karacson, D. Karpenkov, A. Kauniskangas, J. W. Kautz, F. Keizer, M. Kenzie, T. Ketel, B. Khanji, A. Kharisova, S. Kholodenko, G. Khreich, T. Kirn, V. S. Kirsebom, O. Kitouni, S. Klaver, N. Kleijne, K. Klimaszewski, M. R. Kmiec, S. Koliiev, L. Kolk, A. Konoplyannikov, P. Kopciewicz, P. Koppenburg, M. Korolev, I. Kostiuk, O. Kot, S. Kotriakhova, A. Kozachuk, P. Kravchenko, L. Kravchuk, M. Kreps, P. Krokovny, W. Krupa, W. Krzemien, O. K. Kshyvanskyi, J. Kubat, S. Kubis, M. Kucharczyk, V. Kudryavtsev, E. Kulikova, A. Kupsc, B. K. Kutsenko, D. Lacarrere, P. Laguarta Gonzalez, A. Lai, A. Lampis, D. Lancierini, C. Landesa Gomez, J. J. Lane, R. Lane, C. Langenbruch, J. Langer, O. Lantwin, T. Latham, F. Lazzari, C. Lazzeroni, R. Le Gac, H. Lee, R. Lefèvre, A. Leflat, S. Legotin, M. Lehuraux, E. Lemos Cid, O. Leroy, T. Lesiak, B. Leverington, A. Li, C. Li, H. Li, K. Li, L. Li, P. Li, P. -R. Li, Q. Li, S. Li, T. Li, T. Li, Y. Li, Y. Li, Z. Lian, X. Liang, S. Libralon, C. Lin, T. Lin, R. Lindner, V. Lisovskyi, R. Litvinov, F. L. Liu, G. Liu, K. Liu, S. Liu, W. Liu, Y. Liu, Y. Liu, Y. L. Liu, A. Lobo Salvia, A. Loi, J. Lomba Castro, T. Long, J. H. Lopes, A. Lopez Huertas, S. López Soliño, C. Lucarelli, D. Lucchesi, M. Lucio Martinez, V. Lukashenko, Y. Luo, A. Lupato, E. Luppi, K. Lynch, X. -R. Lyu, G. M. Ma, R. Ma, S. Maccolini, F. Machefert, F. Maciuc, B. Mack, I. Mackay, L. M. Mackey, L. R. Madhan Mohan, M. J. Madurai, A. Maevskiy, D. Magdalinski, D. Maisuzenko, M. W. Majewski, J. J. Malczewski, S. Malde, L. Malentacca, A. Malinin, T. Maltsev, G. Manca, G. Mancinelli, C. Mancuso, R. Manera Escalero, D. Manuzzi, D. Marangotto, J. F. Marchand, R. Marchevski, U. Marconi, S. Mariani, C. Marin Benito, J. Marks, A. M. Marshall, L. Martel, G. Martelli, G. Martellotti, L. Martinazzoli, M. Martinelli, D. Martinez Santos, F. Martinez Vidal, A. Massafferri, R. Matev, A. Mathad, V. Matiunin, C. Matteuzzi, K. R. Mattioli, A. Mauri, E. Maurice, J. Mauricio, P. Mayencourt, J. Mazorra de Cos, M. Mazurek, M. McCann, L. Mcconnell, T. H. McGrath, N. T. McHugh, A. McNab, R. McNulty, B. Meadows, G. Meier, D. Melnychuk, F. M. Meng, M. Merk, A. Merli, L. Meyer Garcia, D. Miao, H. Miao, M. Mikhasenko, D. A. Milanes, A. Minotti, E. Minucci, T. Miralles, B. Mitreska, D. S. Mitzel, A. Modak, R. A. Mohammed, R. D. Moise, S. Mokhnenko, T. Mombächer, M. Monk, S. Monteil, A. Morcillo Gomez, G. Morello, M. J. Morello, M. P. Morgenthaler, A. B. Morris, A. G. Morris, R. Mountain, H. Mu, Z. M. Mu, E. Muhammad, F. Muheim, M. Mulder, K. Müller, F. Muñoz-Rojas, R. Murta, P. Naik, T. Nakada, R. Nandakumar, T. Nanut, I. Nasteva, M. Needham, N. Neri, S. Neubert, N. Neufeld, P. Neustroev, J. Nicolini, D. Nicotra, E. M. Niel, N. Nikitin, P. Nogarolli, P. Nogga, N. S. Nolte, C. Normand, J. Novoa Fernandez, G. Nowak, C. Nunez, H. N. Nur, A. Oblakowska-Mucha, V. Obraztsov, T. Oeser, S. Okamura, A. Okhotnikov, O. Okhrimenko, R. Oldeman, F. Oliva, M. Olocco, C. J. G. Onderwater, R. H. O'Neil, D. Osthues, J. M. Otalora Goicochea, P. Owen, A. Oyanguren, O. Ozcelik, A. Padee, K. O. Padeken, B. Pagare, P. R. Pais, T. Pajero, A. Palano, M. Palutan, G. Panshin, L. Paolucci, A. Papanestis, M. Pappagallo, L. L. Pappalardo, C. Pappenheimer, C. Parkes, B. Passalacqua, G. Passaleva, D. Passaro, A. Pastore, M. Patel, J. Patoc, C. Patrignani, A. Paul, C. J. Pawley, A. Pellegrino, J. Peng, M. Pepe Altarelli, S. Perazzini, D. Pereima, H. Pereira Da Costa, A. Pereiro Castro, P. Perret, A. Perro, K. Petridis, A. Petrolini, J. P. Pfaller, H. Pham, L. Pica, M. Piccini, B. Pietrzyk, G. Pietrzyk, D. Pinci, F. Pisani, M. Pizzichemi, V. Placinta, M. Plo Casasus, T. Poeschl, F. Polci, M. Poli Lener, A. Poluektov, N. Polukhina, I. Polyakov, E. Polycarpo, S. Ponce, D. Popov, S. Poslavskii, K. Prasanth, C. Prouve, V. Pugatch, G. Punzi, S. Qasim, Q. Q. Qian, W. Qian, N. Qin, S. Qu, R. Quagliani, R. I. Rabadan Trejo, J. H. Rademacker, M. Rama, M. Ramírez García, V. Ramos De Oliveira, M. Ramos Pernas, M. S. Rangel, F. Ratnikov, G. Raven, M. Rebollo De Miguel, F. Redi, J. Reich, F. Reiss, Z. Ren, P. K. Resmi, R. Ribatti, G. R. Ricart, D. Riccardi, S. Ricciardi, K. Richardson, M. Richardson-Slipper, K. Rinnert, P. Robbe, G. Robertson, E. Rodrigues, E. Rodriguez Fernandez, J. A. Rodriguez Lopez, E. Rodriguez Rodriguez, J. Roensch, A. Rogachev, A. Rogovskiy, D. L. Rolf, P. Roloff, V. Romanovskiy, M. Romero Lamas, A. Romero Vidal, G. Romolini, F. Ronchetti, T. Rong, M. Rotondo, S. R. Roy, M. S. Rudolph, M. Ruiz Diaz, R. A. Ruiz Fernandez, J. Ruiz Vidal, A. Ryzhikov, J. Ryzka, J. J. Saavedra-Arias, J. J. Saborido Silva, R. Sadek, N. Sagidova, D. Sahoo, N. Sahoo, B. Saitta, M. Salomoni, C. Sanchez Gras, I. Sanderswood, R. Santacesaria, C. Santamarina Rios, M. Santimaria, L. Santoro, E. Santovetti, A. Saputi, D. Saranin, A. Sarnatskiy, G. Sarpis, M. Sarpis, C. Satriano, A. Satta, M. Saur, D. Savrina, H. Sazak, L. G. Scantlebury Smead, A. Scarabotto, S. Schael, S. Scherl, M. Schiller, H. Schindler, M. Schmelling, B. Schmidt, S. Schmitt, H. Schmitz, O. Schneider, A. Schopper, N. Schulte, S. Schulte, M. H. Schune, R. Schwemmer, G. Schwering, B. Sciascia, A. Sciuccati, S. Sellam, A. Semennikov, T. Senger, M. Senghi Soares, A. Sergi, N. Serra, L. Sestini, A. Seuthe, Y. Shang, D. M. Shangase, M. Shapkin, R. S. Sharma, I. Shchemerov, L. Shchutska, T. Shears, L. Shekhtman, Z. Shen, S. Sheng, V. Shevchenko, B. Shi, Q. Shi, Y. Shimizu, E. Shmanin, R. Shorkin, J. D. Shupperd, R. Silva Coutinho, G. Simi, S. Simone, N. Skidmore, T. Skwarnicki, M. W. Slater, J. C. Smallwood, E. Smith, K. Smith, M. Smith, A. Snoch, L. Soares Lavra, M. D. Sokoloff, F. J. P. Soler, A. Solomin, A. Solovev, I. Solovyev, R. Song, Y. Song, Y. Song, Y. S. Song, F. L. Souza De Almeida, B. Souza De Paula, E. Spadaro Norella, E. Spedicato, J. G. Speer, E. Spiridenkov, P. Spradlin, V. Sriskaran, F. Stagni, M. Stahl, S. Stahl, S. Stanislaus, E. N. Stein, O. Steinkamp, O. Stenyakin, H. Stevens, D. Strekalina, Y. Su, F. Suljik, J. Sun, L. Sun, Y. Sun, D. Sundfeld, W. Sutcliffe, P. N. Swallow, F. Swystun, A. Szabelski, T. Szumlak, Y. Tan, M. D. Tat, A. Terentev, F. Terzuoli, F. Teubert, E. Thomas, D. J. D. Thompson, H. Tilquin, V. Tisserand, S. T'Jampens, M. Tobin, L. Tomassetti, G. Tonani, X. Tong, D. Torres Machado, L. Toscano, D. Y. Tou, C. Trippl, G. Tuci, N. Tuning, L. H. Uecker, A. Ukleja, D. J. Unverzagt, E. Ursov, A. Usachov, A. Ustyuzhanin, U. Uwer, V. Vagnoni, G. Valenti, N. Valls Canudas, H. Van Hecke, E. van Herwijnen, C. B. Van Hulse, R. Van Laak, M. van Veghel, G. Vasquez, R. Vazquez Gomez, P. Vazquez Regueiro, C. Vázquez Sierra, S. Vecchi, J. J. Velthuis, M. Veltri, A. Venkateswaran, M. Vesterinen, D. Vico Benet, M. Vieites Diaz, X. Vilasis-Cardona, E. Vilella Figueras, A. Villa, P. Vincent, F. C. Volle, D. vom Bruch, N. Voropaev, K. Vos, G. Vouters, C. Vrahas, J. Wagner, J. Walsh, E. J. Walton, G. Wan, C. Wang, G. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, J. Wang, M. Wang, N. W. Wang, R. Wang, X. Wang, X. Wang, X. W. Wang, Y. Wang, Z. Wang, Z. Wang, Z. Wang, J. A. Ward, M. Waterlaat, N. K. Watson, D. Websdale, Y. Wei, J. Wendel, B. D. C. Westhenry, C. White, M. Whitehead, E. Whiter, A. R. Wiederhold, D. Wiedner, G. Wilkinson, M. K. Wilkinson, M. Williams, M. R. J. Williams, R. Williams, Z. Williams, F. F. Wilson, W. Wislicki, M. Witek, L. Witola, C. P. Wong, G. Wormser, S. A. Wotton, H. Wu, J. Wu, Y. Wu, Z. Wu, K. Wyllie, S. Xian, Z. Xiang, Y. Xie, A. Xu, J. Xu, L. Xu, L. Xu, M. Xu, Z. Xu, Z. Xu, Z. Xu, D. Yang, K. Yang, S. Yang, X. Yang, Y. Yang, Z. Yang, Z. Yang, V. Yeroshenko, H. Yeung, H. Yin, C. Y. Yu, J. Yu, X. Yuan, Y Yuan, E. Zaffaroni, M. Zavertyaev, M. Zdybal, C. Zeng, M. Zeng, C. Zhang, D. Zhang, J. Zhang, L. Zhang, S. Zhang, S. Zhang, Y. Zhang, Y. Z. Zhang, Y. Zhao, A. Zharkova, A. Zhelezov, S. Z. Zheng, X. Z. Zheng, Y. Zheng, T. Zhou, X. Zhou, Y. Zhou, V. Zhovkovska, L. Z. Zhu, X. Zhu, X. Zhu, V. Zhukov, J. Zhuo, Q. Zou, D. Zuliani, G. Zunica
  • 分类：hep-ex
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16646v1

摘要：摘要：利用LHCb实验在2016-2018年期间在质心能量为13 TeV的质子-质子碰撞数据，观察到了稀有的电磁J/\psi \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-衰变，其显著性远超发现阈值。该衰变的发生率相对于J/\psi \to \mu^+\mu^-模式进行了测量。使用QED模型进行四μ子衰变的效率估计，其分支比被确定为 \begin{equation*} {\mathcal{B}}(J/\psi \to \mu^+\mu^-\mu^+\mu^-) = (1.13\pm0.10\pm0.05\pm0.01)\times 10^{-6}\end{equation*} 其中的不确定性分别为统计不确定性、系统不确定性以及J/\psi \to \mu^+\mu^-衰变分支比的不确定性。

ArXiv-2408.16567v1

  • 标题：Identifying Terrain Physical Parameters from Vision -- Towards Physical-Parameter-Aware Locomotion and Navigation
  • 中文标题：从视觉识别地形物理参数——迈向物理参数感知的运动和导航
  • 发布日期：2024-08-29T14:35:14+00:00
  • 作者：Jiaqi Chen, Jonas Frey, Ruyi Zhou, Takahiro Miki, Georg Martius, Marco Hutter
  • 分类：cs.RO, cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16567v1

摘要：识别周围环境的物理特性对于机器人行走和导航以应对非几何性危险（如滑溜和可变形地形）至关重要。能够在接触之前预测这些极端物理特性将对机器人大有裨益；然而，从视觉上估计环境物理参数仍然是一个未解决的挑战。动物可以通过利用它们的先验经验和对所见所感的知识来实现这一点。在这项工作中，我们提出了一种基于视觉的环境物理参数估计的跨模态自监督学习框架，为未来的物理特性感知行走和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练的现有策略与从视觉上识别物理地形参数之间的差距。我们提出在模拟中训练一个物理解码器，以从多模态输入中预测摩擦力和刚度。训练好的网络允许在部署期间以自监督的方式为真实世界图像标注物理参数，从而进一步训练视觉网络，该网络可以从图像数据中密集预测摩擦力和刚度。我们在模拟和现实世界中使用四足机器人ANYmal验证了我们的物理解码器，表现优于现有的基线方法。我们展示了我们的视觉网络可以在室内和室外实验中预测物理特性，同时允许快速适应新环境。

ArXiv-2408.16578v1

  • 标题：Transformers Meet ACT-R: Repeat-Aware and Sequential Listening Session Recommendation
  • 中文标题：Transformer与ACT-R的结合：重复感知和顺序聆听会话推荐
  • 发布日期：2024-08-29T14:44:12+00:00
  • 作者：Viet-Anh Tran, Guillaume Salha-Galvan, Bruno Sguerra, Romain Hennequin
  • 分类：cs.IR, cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16578v1

摘要：音乐流媒体服务通常利用序列推荐系统，根据过去的听歌会话序列预测最适合向用户展示的音乐。然而，大多数序列推荐方法忽略或不足够考虑重复行为。这是音乐推荐的一个关键限制，因为随着时间的推移重复听同一首歌是一个常见现象，甚至可以改变用户对这首歌的感知。在本文中，我们介绍了PISA（使用ACT-R的心理学启发会话嵌入），这是一种克服这一限制的会话级别序列推荐系统。PISA采用Transformer架构，使用受Anderson的ACT-R（自适应控制思维-理性）启发的注意力机制学习听歌会话和用户的嵌入表示，这是一种建模人类信息访问和记忆动态的认知架构。这种方法使我们能够捕捉用户行为中的动态和重复模式，从而有效预测他们在后续会话中会听的歌曲，无论是重复的还是新的。我们使用Last.fm的公开听歌数据和全球音乐流媒体服务Deezer的专有数据证明了PISA的实证相关性，确认了重复建模对于序列听歌会话推荐的重要性。随着本文的发布，我们公开了我们的专有数据集，以促进该领域的未来研究，并发布了PISA的源代码以便其未来使用。

ArXiv-2408.16575v1

  • 标题：Merge Trees of Periodic Filtrations
  • 中文标题：周期过滤的合并树
  • 发布日期：2024-08-29T14:42:45+00:00
  • 作者：Herbert Edelsbrunner, Teresa Heiss
  • 分类：math.AT, cs.CG, math.CO, math.MG, 55N31 (Primary), 55-08, 05C05, 05C38, 05C40, 05C63, 05C85, 05C90, 05C92, 52C22, 68W05, 92E10 (Secondary), G.2.2; G.2.3; F.2.2
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16575v1

摘要：受晶体材料应用的启发，我们将合并树及其相关的过滤复杂条形码推广到欧几里得空间中的周期性设置。它们在等距变换、基变换以及晶格变换下保持不变。此外，我们证明了其在扰动下的稳定性，并提供了一种算法，该算法在晶体材料通常满足的温和几何条件下，时间复杂度为 $\mathcal{O}({(n+m) \log n})$，其中 $n$ 和 $m$ 分别是商复形中的顶点和边的数量。

ArXiv-2408.16769v1

  • 标题：PromptSmooth: Certifying Robustness of Medical Vision-Language Models via Prompt Learning
  • 中文标题：通过提示学习认证医学视觉语言模型的鲁棒性
  • 发布日期：2024-08-29T17:59:45+00:00
  • 作者：Noor Hussein, Fahad Shamshad, Muzammal Naseer, Karthik Nandakumar
  • 分类：cs.CV, cs.CR
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16769v1

摘要：医学视觉语言模型（Med-VLMs）在大规模医学图像-文本对数据集上训练，并随后针对特定任务进行微调，已成为医学图像分析的主流范式。然而，最近的研究强调了这些Med-VLMs对对抗性攻击的易感性，提出了关于其安全性和鲁棒性的担忧。随机平滑是一种将任何分类器转变为对对抗性扰动具有可认证鲁棒性的模型的著名技术。然而，这种方法需要重新训练基于Med-VLM的分类器，使其在高斯噪声下也能良好分类，这在实践中往往不可行。在本文中，我们提出了一种名为PromptSmooth的新框架，通过利用提示学习的概念来实现Med-VLMs的高效认证鲁棒性。给定任何预训练的Med-VLM，PromptSmooth通过在零样本或少样本的情况下学习文本提示来适应高斯噪声，实现了准确性和鲁棒性之间的微妙平衡，同时最小化了计算开销。此外，PromptSmooth只需要一个模型来处理多个噪声级别，这大大减少了与传统方法相比的计算成本，传统方法依赖于为每个噪声级别训练一个单独的模型。基于三种Med-VLMs和六个不同成像模态的下游数据集的综合实验展示了PromptSmooth的有效性。我们的代码和模型可在https://github.com/nhussein/promptsmooth获取。

ArXiv-2408.16758v1

  • 标题：Hypergraph saturation for the bow tie
  • 中文标题：超图饱和度与蝴蝶图
  • 发布日期：2024-08-29T17:55:08+00:00
  • 作者：Stijn Cambie, Nika Salia
  • 分类：math.CO, 05C35, 05C65, 05C70
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.16758v1

摘要：Erdős 和 Sós 在 50 年前开始研究最大大小为 $k$-一致集系统的问题，其中 $k \geq 4$，且没有单一元素交集。在这项工作中，我们研究了对偶问题：寻找最小大小的 $k$-一致超图，没有单一元素交集，使得添加任何缺失的超边都会强制产生单一元素交集。这些问题，称为饱和和半饱和，通常具有挑战性。我们的重点是 Erdős、Füredi 和 Tuza 工作中的一个易于陈述的案例。我们为 $k=4$ 建立了紧线性界限，标志着第一个具有此类界限的非显而易见的案例之一。

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