EP将在以下三方面做出贡献: 高能暂现天体的系统性巡天监测, 发现隐身的沉寂黑洞并测绘宇宙黑洞的分布、研究其形成演化和物质吸积过程, 搜寻来自引力波事件的X射线信号并精确定位等. 此外, EP的探测目标还将包括从中子星、白矮星、超新星、宇宙早期伽玛暴、X射线闪到恒星耀发等众多的天体和现象等.
内容简介
- 本期文摘讨论"火星探测、深空探测、月球探测；未知探测装备、弱信号基础、对星球表面遥操作技术"等方面的进展与科学问题。
LIGO, Virgo 和 KAGRA 等探测器的升级历程；关键技术改进, 包括激光功率增强、悬挂与隔振系统优化以及量子噪声抑制等方面的进展. 提升探测器在 10 至几千赫兹的灵敏度, 探测到数以百计的致密天体并合引力波信号. 第三代地基引力波探测器的建设将大幅度拓展引力波的探测能力, 为物理学和天文学研究开辟新的视野精度
利用天宫二号上的伽玛暴偏振探测仪(POLAR)观测数据完成了X射线脉冲星导航的原理验证. 处理并分析了POLAR的观测数据, 建立了基于轨道动力学模型和脉冲星脉冲轮廓显著性分析的定轨算法, 并利用蟹状星云脉冲星的实测数据开展了单脉冲星的定轨分析拦截.
Measurements of magnetic structures of the Milky Way are still sparse in far regions of the Galactic disk and halo. Pulsars are the best probes for the three-dimensional structure of the Galactic magnetic field, primarily owing to their highly polarized short-duration radio pulses, negligible intrinsic Faraday rotation compared to the contribution from the medium in front, and their widespread distribution throughout the Galaxy across the thin disk, spiral arms, and extended halo.
该哈密顿在原子轨道的线性组合 (LCAO)框架下同时引入了电荷自洽及环境因素 (SCED), 称之为 SCED-LCAO 哈密顿. 由于SECD-LCAO 哈密顿囊括了电荷自洽重组、电子屏蔽效应以及多体环境的影响, 使得该方法可以更加准确地描述在复杂结构重组中化学键的成键与断键过程. 其动力学计算可用于模拟大尺度复杂纳米体系的结构特性、电子性能以及复杂结构的重组过程.
Symmetry reduction is crucial for solving many interesting SAT instances in practice. Numerous approaches have been proposed, which try to strike a balance between symmetry reduction and computational overhead. Arguably the most readily applicable method is the computation of static symmetry breaking constraints: a constraint restricting the search-space to non-symmetrical solutions is added to a given SAT instance.
分子
Determining molecular structure,coordination geometry, and molecular symmetry using a continuous symmetry operation measure software
Chemists have a strong language describing and defining idealized polyhedra P and symmetry point groups G, but no efficient measure to correlate these to real molecular structures Q. The Continuous Symmetry operation Measure changes this by providing automated symmetry determination and a yardstick for quantifying deviations from symmetry
从发布时间、特点、优缺点与适用范围等方面分析传统自然语言处理模型；神经网络依据不同的技术进行划分；以ＢERT为基础的两大类 改进模对每种模型进行归纳；分析目前自然语言处理模型面临的挑战与对应的解决办法.
随着大语言模型近年来的爆炸性发展,生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在自然语言 处理(Natural Language Processing,NLP)中的应用成为人工智能领域的研究热点.区别于传统的分析与预测模型,生成式模型近年来在自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)领域取得了显著进展,包括循环神经网络、长短时记忆网络、生成对抗网络、Transformer模型、变分自动编码器和扩散模型等
本期文摘
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This stunning image from NASA’s Hubble Space Telescope reveals a dramatic interplay of light and shadow in the Egg Nebula, sculpted by freshly ejected stardust. Located approximately 1,000 light-years away in the constellation Cygnus, the Egg Nebula features a central star obscured by a dense cloud of dust — like a “yolk” nestled within a dark, opaque “egg white.” Only Hubble’s sharpness can unveil the intricate details that hint at the processes shaping this enigmatic structure.
研究发现嫦娥六号着陆区月表水含量大约是嫦娥五号着陆区的两倍，着陆器发动机羽流在下降过程中扰动了月表以下毫米至厘米级深度（次表层）的细粒风化层，并使其在着陆区附近重新分布。次表层细粒风化层重新分布后，展现出独特的温度和水含量分布特征：着陆区数米范围内不同位置的温差约30K，距着陆点近的区域温度高水含量低，距着陆点远的区域温度低水含量高；次表层平均水含量为~76 ppm，低于月表水含量（~105 ppm）；同时观测到月表水含量随地方时的变化而变化，越接近中午水含量越低.
这个被编号为“EP250702a”（亦因其伽马射线耀发被称为GRB250702B）的事件，其亮度变化、辐射节奏与光谱特征均与以往任何已知的爆发显著不同。在最新一期《科学通报》的封面文章中，“天关”科学团队提出了一个突破性的解释：这很可能是一个中等质量黑洞撕裂并吞噬一颗白矮星的过程。这也是人类首次捕捉到如此极端的黑洞“进食”现场。
问题与挑战
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量子真空测量是基于微观粒子体系的量子效应, 利用光学手段和量子力学理论实现真空参数的精密测量. 本文通过自主研制的冷原子真空测量装置操控7Li 原子, 利用锂冷原子在磁光阱和磁阱中的逃逸损失特性开展了超高真空测量实验研究
Weak signals
proposes a multi-channel guided super resolution method based on SwinIR, utilizing the high-SNR fluorescein isothiocyanate (FITC) channel as a structural reference. Dual-channel adaptation is implemented at the model input layer, enabling the window attention mechanism to fuse cross-channel correlation information and enhance the structural recovery capability of weak-signal channels. To address the loss of high-frequency information in weak-signal imaging, it introduce a frequency-domain consistency loss: this mechanism constrains spectral consistency between the predicted and true images in the Fourier domain, improving the clarity of fine-structure reconstruction
理论基础
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一. 为了提出有效的筛查策略并评估其效果, 一个基本且重要的步骤是在中国乳腺癌自然史模型选择合适的参数, 即转移概率. 选择合理的转移概率有两个挑战. 首先, 由于乳腺癌的流行病学特性, 其他国家使用的转移概率不一定适用于中国. 其次, 可用筛查样本数据很少, 这使得传统的基于统计的方法(如极大似然估计法)失效.从优化角度提出一种乳腺癌自然史参数选择的方法, 基于公布的统计数据建立数学优化模型. 该模型的挑战在于目标函数高度非线性且无显式表达式, 提出一种坐标下降算法来处理这个挑战. 最后,提出一种最佳匹配方法来估计每个转移概率的分布