$B$-sure. Part II. Scattering transforms as robustness test for tensor-to-scalar ratio detection from CMB observations
本文提出使用散射变换作为鲁棒性测试方法，以检测宇宙微波背景辐射偏振观测中张量与标量比的前景残差污染问题。
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Selected work
Representative Papers
Lecture notes on Physics Informed Neural Networks, Neural Operators, and their applications
该课程介绍了物理信息神经网络(PINN)和神经算子(NO)，并通过PyTorch及开源库如NVIDIA PhysicsNeMo实现，以解决工程、物理等领域的实际问题。
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Non-Multiplicativity of the Holevo Barycenter of Quantum Channels
研究解决了量子通道Holevo重心在张量积下的非乘法性问题，通过构建特定通道证明了Holevo重心不总是满足乘法性质。
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Large-Language Models as a Cognitive Virus
研究通过病毒传播模型探讨大型语言模型在人群中的扩散及其对认知的影响，提出减少传播和增强可逆性以实现认知免疫的方法。
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Overcoming critical slowing down in frustrated spin systems by learned multiscale sampling
本文通过学习多尺度采样方法而非构建簇来克服受挫自旋系统中的临界减速问题，使用WCRG方法提高了采样效率。
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本文提出使用散射变换作为鲁棒性测试方法，以检测宇宙微波背景辐射偏振观测中张量与标量比的前景残差污染问题。
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