恒星活动和系外行星

在高能重离子碰撞中，原子核内的夸克、胶子将解禁闭出来，形成新的物质形态和信号。人们特别关注碰撞产生的各类粒子集体流、各类强子谱、喷注与能量损失等实验信号。我的报告将介绍对心碰撞中，重介子(J/ψ、D0)集体流形成的另一种机制——初态原子核内夸克、胶子的量子关联导致的集体流现象，从而解释人们常用的费曼部分子模型难以解释的特重粒子的集体流现象。其次我将介绍极端偏心碰撞(UPC)中，光生(photoproduction)粒子的产生谱，以此探究高速运动的原子核内的奇异结构，以及核外围的强电磁场。

恒星活动和系外行星

鄢盛丰 博士后研究员 意大利国家核物理研究所（INFN, Italy） 鄢盛丰，主要活跃于粒子宇宙学方向的研究。2016年在东北大学获得学士学位，2020年在中国科技大学获得博士学位。研究兴趣包括原初黑洞、宇宙起源、引力波、早期宇宙的新物理以及引力理论等。已发表论文9篇，其中包括2篇Phys.Rev.Lett.，1篇Natl.Sci.Rev.，1篇Science Bulletin，总引用次数超过470次。 报告摘要： 宇宙中的新现象总是能塑造我们对早期宇宙和宇宙晚期演化的理解，本报告将介绍声速共振和宇宙学参数危机两种现象。早期宇宙中的声速共振是一种会放大原初扰动的效应，这种放大对标量和张量扰动会产生不同的效果。张量扰动表现为随机引力波谱中出现共振峰，而放大的标量扰动会触发原初黑洞的形成。对于晚期演化，我们会探讨带挠率引力在缓解宇宙学参数危机中的应用。利用不同手段对宇宙学参数进行测量时，其结果的差异导致了宇宙学参数危机。借助带挠率引力的有效场理论，我们研究了其缓解两个突出的宇宙学参数危机的潜力。而后，我们使用高斯过程对最近发布的哈勃常数数据进行模型重构，这一做法为我们提供了对精确模型的见解。这些现象将使我们更深入地理解，是什么样潜在的新物理塑造了我们的宇宙。

不断增长的运输需求增加了铁路网络的拥堵，因此线路间的关系愈发复杂，运营难度显著增加。与此同时，系统故障和天气变化等因素导致的线路中断，在未来会愈发频繁。随着可获得数据的丰富性和系统复杂性的提升，更好地理解、预测和优化铁路系统成为铁路运输组织的热点问题。本次讲座将从德累斯顿工业大学铁路运输系的角度介绍铁路运营的过去、现在和未来，并详细介绍最新的发展进程和研究成果以及未来的研究方向。讲座还将专门展示货运铁路规划和运营、弹性运输和地铁实时调整等问题的实际案例。

随着物联网（IoT）技术的发展和大规模应用，交通基础设施的连通性得到了增强，为未来自动驾驶和智慧城市应用铺设了道路。然而，在此背景下的IoT设计与实施面临重大挑战，尤其是关于这些互联系统的物理和网络空间安全与韧性，例如，用于交通监测的路测感知系统可能由于极端天气或城市周围的环境不确定性变得失效。本次报告将深入探讨增强IoT互联基础设施韧性的技术和策略，并重点介绍美国亚利桑那州立大学电气与自动化交通系统实验室在路测感知与车联网领域的研究。

Eurailscout Inspection & Analysis, as the largest independent railway inspection company within the EU, specializes in conducting exhaustive assessments and analyses of railway infrastructure. It operates in collaboration with distinguished entities in the railway industry, Strukton Rail and SNCF. Our inspection services extend across many EU Infrastructure managers, such as ProRail, SNCF, DB, DSB, Network Rail, CFL, and so on. Eurailscout possesses an expansive fleet of inspection vehicles, equipping us for meticulous assessments. In this report, I will introduce our inspection technologies at ERS, with a specific focus on track geometry, rail roughness, and rail profile inspections. In addition to the traditional inspection, we are actively working on developing data-driven maintenance solutions by integrating data from multiple sources. I will also showcase some applications from some of our ongoing R&D projects to demonstrate the potential of our innovative approach.