Model-independent searches and anomaly detection at the CMS experiment
Diese Arbeit präsentiert die modellunabhängige Suche nach neuer Physik des CMS-Experiments mittels maschinellem Lernen-basierter Anomalieerkennung auf Basis von 138 fb an 13-TeV-Daten, wobei die erfolgreiche unüberwachte Rekonstruktion von Top-Quarks sowie der Echtzeit-Einsatz unüberwachter Algorithmen im Level-1-Trigger im Jahr 2024 hervorgehoben werden.