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Comment on "QCD-factorization amplitudes from flavour symmetries: beyond the $SU(3)$ symmetric case''

Dieser Kommentar widerlegt die Behauptung, dass elektroschwache Penguin-Tree-Relationen (ETRs) ungültig seien, indem er ihre mathematische Strenheit als exakte gruppentheoretische Resultate unter ungebrochener SU(3)-Symmetrie demonstriert und dadurch die Diskrepanz zu einem kürzlich durchgeführten Fit erklärt, der bei Anwendung von ETRs schlechte Ergebnisse lieferte.

New Windows on Heavy Dark Matter: Mineral Melt Modelling and X-Ray Readout for Muscovite Mica

First Measurement of Correlated Charge Noise in Superconducting Qubits at an Underground Facility

Wasserstein normalized autoencoder for anomaly detection

Dieses Paper stellt den Wasserstein-normalisierten Autoencoder (WNAE) vor, ein neuartiges unüberwachtes Anomalieerkennungsmodell, das den Wasserstein-Abstand zwischen den Trainingsdaten und einer Boltzmann-Verteilung von Rekonstruktionsfehlern minimiert, um semivisible Jets am CERN LHC effektiv zu identifizieren und gleichzeitig die bei Standard-Autoencodern üblichen Ausreißer-Rekonstruktionsfehler zu überwinden.

From Qubits to Couplings: A Hybrid Quantum Machine Learning Framework for LHC Physics

Dieses Paper schlägt ein hybrides Quanten-Maschinelles-Lern-Framework vor, das parametrisierte Quantenschaltkreise mit klassischen neuronalen Netzen integriert, um die Sensitivität der Suche nach dem Doppel-Higgs-Boson im $HH \to b\bar{b}\gamma\gamma$-Kanal am LHC signifikant zu erhöhen und dabei sowohl den aktuellen Stand der Technik klassischer als auch rein quantenbasierter Modelle bei der Einschränkung von Produktionsquerschnitten und Kopplungsparametern zu übertreffen.

Performance of an LYSO-Based Active Converter for a Conversion Spectrometer aiming for 52.8 MeV photon detection in Future $\mu^+ \to e^+ \gamma$ Search Experiments

Diese Arbeit berichtet über die erfolgreiche Entwicklung und Teststrahl-Validierung eines Prototyps eines LYSO-basierten aktiven Konvertersers für zukünftige $\mu^+ \to e^+ \gamma$-Experimente, wobei eine Zeitauflösung von 25 ps und eine Lichtausbeute von $10^4$ Photoelektronen nachgewiesen wurden, was die Designanforderungen für den Nachweis von 52,8 MeV Photonen signifikant übertrifft.

New quantum information perspectives in the axion--photon and neutrino systems

Diese Arbeit wendet die Quanteninformationstheorie auf Axion-Photon- und Neutrinosysteme an und zeigt auf, wie deren gekoppelte Dynamik Verschränkung erzeugt, charakterisiert die resultierenden Quantenkorrelationen sowie Geschwindigkeitsgrenzen und stellt Verbindungen zwischen der Axion-Phänomenologie, Neutrinooszillationen und fundamentalen Quantenressourcen her.

Characterizing the energy resolution of the MicroBooNE LArTPC at the MeV scale using monoenergetic features of $^{208}$Tl decays

Diese Arbeit präsentiert die erste Messung der Energieauflösung in einer Flüssig-Argon-Zeitprojektionskammer (LArTPC) auf der MeV-Skala unter Verwendung monoenergetischer Signale aus $^{208}$Tl-Zerfällen im MicroBooNE-Detektor, um eine Auflösung von etwa 7,52 % zu bestimmen und die Simulationsvorhersagen zu validieren.

Searching for Lepton Flavor Violating decays of the Higgs Boson into $\mu\tau$, $e\tau$, and $e\mu$ final states at FCC-ee

Diese Arbeit untersucht die projizierte Sensitivität des FCC-ee bei $\sqrt{s}=240$ GeV mit einer Luminosität von 5 ab$^{-1}$ auf leptonflavourverletzende Higgs-Zerfälle in $\mu\tau$-, $e\tau$- und $e\mu$-Endzustände, wobei 95%-CL-Obergrenzen für deren Verzweigungsverhältnisse festgelegt werden und nachgewiesen wird, dass die FCC-ee-Beschränkungen die Niedrigenergie-Suchen für die $e-\tau$- und $\mu-\tau$-Kanäle übertreffen, während sie für den $e-\mu$-Kanal weniger streng bleiben.

Model-Agnostic Signal Discovery with Machine Learning: Bridging the Gap Between Theory and Practice

Diese Arbeit untersucht den konzeptionellen Rahmen, potenzielle Fallstricke und Validierungsstrategien KI-basierter, modellagnostischer Suchtechniken, die darauf ausgelegt sind, das Entdeckungspotenzial komplexer wissenschaftlicher Daten zu erhöhen, indem sie eine breite Exploration gegenüber spezifischen theoretischen Hypothesen priorisieren.