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La hepatología experimental, conocida como Hep-Ex, explora los mecanismos biológicos del hígado y cómo las enfermedades afectan su función vital. Este campo abarca desde el estudio de la regeneración celular hasta la investigación de nuevas terapias contra la cirrosis y el cáncer hepático, ofreciendo una ventana crucial hacia la salud humana futura.
En Gist.Science, procesamos cada nuevo preimpreso que aparece en esta categoría directamente desde arXiv. Nuestro equipo transforma estos documentos complejos en resúmenes accesibles para el público general, sin sacrificar el rigor técnico necesario para los expertos, asegurando que los avances más recientes estén disponibles para todos.
A continuación, encontrará la lista de los artículos más recientes en hepatología experimental, ordenados por fecha de publicación.
Este estudio utiliza datos de colisiones protón-protón a 13 TeV del experimento CMS para buscar la producción asociada de un bosón de Higgs y dos bosones vectoriales mediante la dispersión de bosones vectoriales, estableciendo nuevas restricciones sobre el acoplamiento VVHH.
Utilizando un método novedoso que explota la mejora de la polarización del vacío en la resonancia con 10 mil millones de eventos del detector BESIII, este estudio determina con precisión los factores de forma electromagnéticos y las diferencias de fase de los pares y para mapear la estructura en femtómetros de los bariones extraños, al tiempo que no encuentra evidencia de violación de CP.
Utilizando un conjunto de datos extenso recopilado por el detector BESIII, los investigadores reportan la primera observación de la transición de Dalitz electromagnética con una significancia estadística de y miden la relación de su fracción de ramificación con respecto a la desintegración radiativa como .
Esta breve revisión destaca el progreso significativo logrado por el experimento BESIII en la prueba de la simetría CP mediante pares entrelazados de hiperón-antihiperón procedentes de desintegraciones de quarkonio, al tiempo que discute las limitaciones actuales y las perspectivas futuras para experimentos de próxima generación.
Este trabajo propone un nuevo algoritmo basado en aritmética distribuida para optimizar las operaciones de multiplicación de matriz por vector en FPGAs, logrando reducir significativamente el uso de recursos y la latencia en redes neuronales de tiempo real, como las utilizadas en el CERN.
Utilizando una muestra grande de eventos recolectada con el detector BESIII, este estudio reporta la primera observación de los decaimientos radiativos electromagnéticos y , midiendo sus fracciones de ramificación y revelando que el ancho de decaimiento del desafía las predicciones de los modelos de quarks constituyentes y algebraicos.
Este artículo presenta JEDI-linear, una arquitectura novedosa de Redes Neuronales Gráficas de complejidad lineal que utiliza cuantización de grano fino y operaciones sin multiplicadores para lograr una latencia y eficiencia de recursos sin precedentes en FPGAs, cumpliendo con éxito los requisitos de etiquetado de chorros en tiempo real para el sistema de disparo de Nivel-1 de CMS en el HL-LHC.
Este artículo presenta DeepMET, un nuevo estimador de momento transversal faltante basado en redes neuronales profundas que mejora la resolución de dicha variable entre un 10% y un 30% en comparación con los métodos actuales utilizados por la colaboración CMS.
Este artículo presenta un método genérico basado en árboles de decisión potenciados (BDT) para el reponderado multidimensional de muestras de Monte Carlo de interacciones de neutrinos, permitiendo ajustar la cinemática y la eficiencia de modelos heredados sin necesidad de regenerar los datos.
Este artículo presenta un nuevo enfoque de seguimiento de muones para el LHC que utiliza programación diferenciable para integrar principios físicos directamente en un modelo de aprendizaje automático, optimizando simultáneamente la reconstrucción de trayectorias y la estimación del momento transversal.