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*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.07236v1
*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.07236v1
'''中文摘要''':我们研究了[[$Z$玻色子]]与带电轻子的[[味破坏]](FV)耦合的实验界限。除了直接通过[[LHC]]寻找FV $Z$衰变为轻子的过程外,我们还研究了来自1-loop的[[味守恒]]$Z$衰变为轻子的间接界限、[[LEP]]搜索的界限、[[电弱精密观测量]](EWPO)、$\ell_{i}\to\ell_{j}\gamma$衰变、$\ell_{i}\to3\ell_{j}$衰变、$\ell_{i}\to\ell_{j}+\text{inv.}$衰变、FV介子衰变为轻子、FV $\tau$衰变为$\mu(e)$ + 介子、核中的[[μ子转换]]以及[[μonium-antimuonium振荡]]的界限。对于$Z$与$\tau\mu$的FV耦合,我们发现$\tau\to\mu\gamma$给出了最强的界限,达到了$\mathcal{O}(10^{-5})$,其次是$\tau\to3\mu(\mu ee)$的界限。对于$Z$与$\tau e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\tau\to\mu\mu e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-7})$,而$\tau\to3e$的界限也提供了较强的限制。对于$Z$与$\mu e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\mu\to3e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-11})$,而$\mu\to e\gamma$、μ子转换、$K_{L}^{0}\rightarrow\mu e$和$\mu\to e+\text{inv.}$的界限也提供了较强的限制。我们还研究了未来实验(如[[FCC-ee]]、[[Belle II]]和[[Mu2e实验]])的预测。对于$Z$与$\tau\mu$的耦合,我们发现未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-6})$,而对于$Z$与$\tau e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-8})$,对于$Z$与$\mu e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-13})$。
'''中文摘要''':我们研究了[[$Z$玻色子]]与带电轻子的[[味破坏]](FV)耦合的实验界限。除了直接通过[[LHC]]寻找FV $Z$衰变为轻子的过程外,我们还研究了来自1-loop的[[味守恒]]$Z$衰变为轻子的间接界限、[[LEP]]搜索的界限、[[电弱精密观测量]](EWPO)、$\ell_{i}\to\ell_{j}\gamma$衰变、$\ell_{i}\to3\ell_{j}$衰变、$\ell_{i}\to\ell_{j}+\text{inv.}$衰变、FV介子衰变为轻子、FV $\tau$衰变为$\mu(e)$ + 介子、核中的[[μ子转换]]以及[[μonium-antimuonium振荡]]的界限。对于$Z$与$\tau\mu$的FV耦合,我们发现$\tau\to\mu\gamma$给出了最强的界限,达到了$\mathcal{O}(10^{-5})$,其次是$\tau\to3\mu(\mu ee)$的界限。对于$Z$与$\tau e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\tau\to\mu\mu e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-7})$,而$\tau\to3e$的界限也提供了较强的限制。对于$Z$与$\mu e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\mu\to3e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-11})$,而$\mu\to e\gamma$、μ子转换、$K_{L}^{0}\rightarrow\mu e$和$\mu\to e+\text{inv.}$的界限也提供了较强的限制。我们还研究了未来实验(如[[FCC-ee]]、[[Belle II]]和[[Mu2e实验]])的预测。对于$Z$与$\tau\mu$的耦合,我们发现未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-6})$,而对于$Z$与$\tau e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-8})$,对于$Z$与$\mu e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-13})$。
== 摘要 ==
* '''原文标题''':Automatic Speech Recognition for Non-Native English: Accuracy and Disfluency Handling
* '''中文标题''':非母语英语的自动语音识别:准确性与不流畅处理
* '''发布日期''':2025-03-10 05:09:44+00:00
* '''作者''':Michael McGuire
* '''分类''':cs.CL, cs.SD, eess.AS
*'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.06924v1
'''中文摘要''':[[自动语音识别]](ASR)多年来一直是[[计算机辅助语言学习]](CALL)和[[计算机辅助语言测试]](CALT)的重要组成部分。随着该技术的快速发展,评估当前ASR系统在语言学习应用中的准确性变得尤为重要。本研究使用来自[[L2-ARCTIC]]语料库的录音,评估了五种前沿ASR系统对非母语口音英语语音的识别能力。该语料库包含来自六种不同母语背景([[阿拉伯语]]、[[汉语]]、[[印地语]]、[[韩语]]、[[西班牙语]]和[[越南语]])的说话者的朗读和自发语音。朗读语音包括来自24位说话者的2,400个单句录音,而自发语音则包括来自22位说话者的叙述录音。结果显示,对于朗读语音,[[Whisper]]和[[AssemblyAI]]的准确率最高,平均匹配错误率(MER)分别为0.054和0.056,接近人类水平。对于自发语音,[[RevAI]]表现最佳,平均MER为0.063。研究还考察了每个系统如何处理填充词、重复和修正等不流畅现象,发现不同系统和不流畅类型之间的表现存在显著差异。尽管系统之间的处理速度差异较大,但较长的处理时间并不一定与更高的准确性相关。通过详细分析几种最新且广泛可用的ASR系统在非母语英语语音上的表现,本研究旨在帮助语言教师和研究人员了解每个系统的优缺点,并确定哪些系统适合特定的应用场景。

2025年3月11日 (二) 07:45的版本

摘要

  • 原文标题:First-principles investigation of Rb$_{2}$CaH$_{4}$ and Cs-doped Rb$_{2}$CaH$_{4}$: unveiling their potential for hydrogen storage through mechanical and optoelectronic properties
  • 中文标题:Rb$_{2}$CaH$_{4}$和Cs掺杂Rb$_{2}$CaH$_{4}$的第一性原理研究:通过机械和光电特性揭示其储氢潜力
  • 发布日期:2025-03-10 13:12:20+00:00
  • 作者:Sikander Azam, Qaiser Rafiq, Eman Ramadan Elsharkawy, Muhammad Tahir Khan, Salah M. El-Bahy, Wilayat Khan, Saleem Ayaz Khan
  • 分类:cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.07290v1

中文摘要:本研究采用密度泛函理论DFT)方法结合GGA-PBE,评估了在[[Rb$_{2}$CaH]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]中碱金属替代对其储氢潜力的影响。为了解决在含有较重元素(如)的材料中预测准确电子性质的挑战,我们在计算中引入了自旋轨道耦合SOC)效应。[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]的机械强度通过其机械性质得以展示,表明这些材料因其在储氢应用中的稳定性而成为有前景的候选材料。各向异性因子显示所有材料均表现出各向异性,表明其性质具有方向依赖性。Pugh比率表明[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]是脆性材料。基于计算的带隙,使用HSE06GGA-PBE进行的电子能带结构分析表明,[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]是宽带隙材料。[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]在光电材料中表现出最高的光学导电性吸收系数能量损失函数,强调了其优异的吸收电子传输能力。储氢能力已针对实际应用进行了评估;[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]和Cs掺杂的[[Rb$_{2}$CaH$_{4}$]]显示出最高的重量体积容量

摘要

  • 原文标题:Advanced Ocean Reanalysis of the Northwestern Atlantic: 1993-2022
  • 中文标题:西北大西洋的高级海洋再分析:1993-2022
  • 发布日期:2025-03-10 04:18:18+00:00
  • 作者:Ruoying He, Tianning Wu, Shun Mao, Haibo Zong, Joseph Zambon, Jennifer Warrillow, Jennifer Dorton, Debra Hernandez
  • 分类:physics.ao-ph
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.06907v1

中文摘要:摘要:本文提出了一个30年高分辨率的西北大西洋再分析(NAOR)。NAOR从1993年1月到2022年12月,水平分辨率为4公里,垂直层数为50层。它提供了更高的分辨率,并扩展了该地区现有海洋再分析的空间和时间覆盖范围。NAOR使用区域海洋建模系统(ROMS)和集合最优插值数据同化进行。开放边界和表面强迫条件来自GLORYS全球海洋再分析和ECMWF ERA5再分析。通过数据同化,纳入了多种卫星和现场观测数据。此外,还考虑了主要河流的淡水排放。NAOR与可用的独立观测数据进行了广泛评估。中尺度环流、涡流和边界流的时空变化得到了很好的捕捉。与GLORYS相比,NAOR提供了更准确的西北大西洋物理和动力学基线,可用于一系列海洋和环境研究以及气候影响研究。

摘要

  • 原文标题:Novel and Updated Bounds on Flavor-violating Z Interactions in the Lepton Sector
  • 中文标题:轻子味破坏Z相互作用的新的和更新的界限
  • 发布日期:2025-03-10 12:19:41+00:00
  • 作者:Fayez Abu-Ajamieh, Amine Ahriche, Nobuchika Okada
  • 分类:hep-ph
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.07236v1

中文摘要:我们研究了$Z$玻色子与带电轻子的味破坏(FV)耦合的实验界限。除了直接通过LHC寻找FV $Z$衰变为轻子的过程外,我们还研究了来自1-loop的味守恒$Z$衰变为轻子的间接界限、LEP搜索的界限、电弱精密观测量(EWPO)、$\ell_{i}\to\ell_{j}\gamma$衰变、$\ell_{i}\to3\ell_{j}$衰变、$\ell_{i}\to\ell_{j}+\text{inv.}$衰变、FV介子衰变为轻子、FV $\tau$衰变为$\mu(e)$ + 介子、核中的μ子转换以及μonium-antimuonium振荡的界限。对于$Z$与$\tau\mu$的FV耦合,我们发现$\tau\to\mu\gamma$给出了最强的界限,达到了$\mathcal{O}(10^{-5})$,其次是$\tau\to3\mu(\mu ee)$的界限。对于$Z$与$\tau e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\tau\to\mu\mu e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-7})$,而$\tau\to3e$的界限也提供了较强的限制。对于$Z$与$\mu e$的FV耦合,我们发现最强的界限来自$\mu\to3e$衰变,达到了$\mathcal{O}(10^{-11})$,而$\mu\to e\gamma$、μ子转换、$K_{L}^{0}\rightarrow\mu e$和$\mu\to e+\text{inv.}$的界限也提供了较强的限制。我们还研究了未来实验(如FCC-eeBelle IIMu2e实验)的预测。对于$Z$与$\tau\mu$的耦合,我们发现未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-6})$,而对于$Z$与$\tau e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-8})$,对于$Z$与$\mu e$的耦合,未来实验可能将界限提高到$\mathcal{O}(10^{-13})$。

摘要

  • 原文标题:Automatic Speech Recognition for Non-Native English: Accuracy and Disfluency Handling
  • 中文标题:非母语英语的自动语音识别:准确性与不流畅处理
  • 发布日期:2025-03-10 05:09:44+00:00
  • 作者:Michael McGuire
  • 分类:cs.CL, cs.SD, eess.AS
  • 原文链接http://arxiv.org/abs/2503.06924v1

中文摘要自动语音识别(ASR)多年来一直是计算机辅助语言学习(CALL)和计算机辅助语言测试(CALT)的重要组成部分。随着该技术的快速发展,评估当前ASR系统在语言学习应用中的准确性变得尤为重要。本研究使用来自L2-ARCTIC语料库的录音,评估了五种前沿ASR系统对非母语口音英语语音的识别能力。该语料库包含来自六种不同母语背景(阿拉伯语汉语印地语韩语西班牙语越南语)的说话者的朗读和自发语音。朗读语音包括来自24位说话者的2,400个单句录音,而自发语音则包括来自22位说话者的叙述录音。结果显示,对于朗读语音,WhisperAssemblyAI的准确率最高,平均匹配错误率(MER)分别为0.054和0.056,接近人类水平。对于自发语音,RevAI表现最佳,平均MER为0.063。研究还考察了每个系统如何处理填充词、重复和修正等不流畅现象,发现不同系统和不流畅类型之间的表现存在显著差异。尽管系统之间的处理速度差异较大,但较长的处理时间并不一定与更高的准确性相关。通过详细分析几种最新且广泛可用的ASR系统在非母语英语语音上的表现,本研究旨在帮助语言教师和研究人员了解每个系统的优缺点,并确定哪些系统适合特定的应用场景。