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CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
未设置 - 雪绒花
在宇宙的所有天体物理和宇宙学尺度上都可以找到非重子暗物质存在的证据。根据对宇宙微波背景辐射的观测，暗物质对宇宙总能量的贡献估计为 27%。解决暗物质之谜的一类通用粒子被称为弱相互作用大质量粒子 (WIMP)，其质量在 GeV-TeV 范围内，与普通物质的预期相互作用率为弱尺度相互作用量级。EDELWEISS-III 实验的目的是利用锗辐射热计探测银河系暗物质晕中 WIMP 的弹性散射。在 ≈ 18 mK 的低温下，WIMP 引起的核反冲产生的预期 O (keV) 能量沉积会产生可测量的热量和电离信号。这种直接检测实验的主要挑战是 WIMP-核子散射的预期速率较低，最新结果限制了该速率低于每 100 千克每年几次。因此，多层外部屏蔽可保护实验免受环境放射性的影响。通过使用基于反冲类型的粒子识别，可以排除来自屏蔽内元素放射性的其余背景。最成问题的背景来自中子，它引起的核反冲与探测器中的 WIMP 信号无法区分。具体来说，中子是由宇宙射线μ子及其簇射产生的。因此，实验位于莫达内地下实验室，那里 4800 米的岩石使宇宙μ子通量衰减 10 6 倍，降至 5 µ /m 2 /天。其余的μ子使用围绕实验的主动µ否决系统进行标记，该系统由 46 个塑料闪烁体模块组成。
高能核碰撞中的集体激发——纪念刘联寿教授
集体流由动量空间中最终粒子分布的傅里叶展开的系数定义，对核碰撞的早期阶段很敏感。具体来说，前三个系数分别称为定向流 ( v 1 )、椭圆流 ( v 2 ) 和三角流 ( v 3 )。定向流对介质的状态方程 (EoS) 敏感；椭圆流对介质的自由度、部分子或强子能级和平衡度敏感；三角流对初始几何涨落敏感。在 RHIC-STAR 核碰撞实验中已经实现了一套全面的测量 [ 1 – 9 ]。在高能碰撞（> 20 GeV）中观测到的 vn 的组成夸克数 (NCQ) 标度表明部分子集体已经建立 [ 1 – 3 , 8 , 10 ]。特别地，D 介子也遵循 NCQ 标度 [ 2 , 10 , 11 ]，这表明粲夸克集体与 u 、 d 和 s 夸克处于同一水平；因此，产生的介质达到（接近）平衡。束流能量扫描 (BES) 计划的主要动机是探索 QCD 相图并寻找可能的相边界和临界点。STAR 实验中 BES 计划的第一阶段 (BES-I) 涵盖碰撞能量 √ s NN = 7.7–62.4 GeV。已经观察到许多有趣的现象；在这里，我们重点关注集体流 vn 测量。图 1 总结了 STAR BES-I 的定向、椭圆和三角流相关观测结果。中速附近净重子的 v 1 斜率与碰撞能量的关系被认为是一级相变的可能信号。v 1 斜率的非单调能量依赖性与相变有关，v 1 斜率的最小值称为“最软点坍缩”[12]。在实验中，随着中子