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hep-ex

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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.

⚛️ high-energy experiments

A Particle Detector Array deployed to the Murchison Widefield Array in the Murchison Radio-astronomy Observatory

Este artículo presenta el diseño, despliegue y validación del MWA PDA, un array de ocho detectores de partículas instalado en el Observatorio de Radioastronomía Murchison en noviembre de 2024, el cual cumple con los estrictos requisitos de emisiones de radiofrecuencia y demuestra su capacidad para identificar, disparar y reconstruir lluvias de aire extensas de rayos cósmicos con energías superiores a 4 PeV, sirviendo además como camino para futuros instrumentos del SKA-Low.

J. E. Dickinson, J. D. Bray, D. Kenney, T. Booler, J. Edgley, D. Emrich, A. Forouzan, T. Gould, A. McPhail, P. Roberts (…)2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

Testing light and heavy vector mediators with solar CEννNS measurements

Este estudio combina datos de los experimentos XENONnT, PandaX-4T y LUX-ZEPLIN para demostrar que los detectores de materia oscura pueden medir con precisión el flujo de neutrinos solares y el ángulo de mezcla débil, estableciendo límites competitivos sobre interacciones neutrino no estándar y mediadores vectoriales ligeros y pesados.

Valentina De Romeri, Dimitrios K. Papoulias, Federica Pompa, Gonzalo Sanchez Garcia, Christoph A. Ternes2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

CelloAI Benchmarks: Toward Repeatable Evaluation of AI Assistants

Este artículo presenta CelloAI, un marco de evaluación repetible y automatizado diseñado para medir el rendimiento de los modelos de lenguaje en tareas de desarrollo de software específicas para la física de altas energías y la computación de alto rendimiento, abarcando la generación de documentación, la creación de kernels de GPU y el análisis de datos gráficos.

Mohammad Atif, Kriti Chopra, Fang-Ying Tsai, Ozgur O. Kilic, Tianle Wang, Zhihua Dong, Douglas Benjamin, Charles Leggett (…)2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

Deep Learning-Based 14^{14}C Pile-Up Identification in the JUNO Experiment

Este trabajo presenta el uso de modelos de aprendizaje profundo, incluidos transformadores y redes convolucionales, para identificar eficazmente los eventos de superposición causados por isótopos de 14^{14}C en el experimento JUNO, mejorando así la resolución de energía necesaria para determinar el orden de masa de los neutrinos.

Wenxing Fang, Weidong Li, Wuming Luo, Zhaoxiang Wu, Miao He2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

ImpCresst -- A versatile simulation tool focusing on solid-state detectors at keV energies

El artículo presenta ImpCresst, una herramienta de simulación Monte Carlo basada en Geant4 desarrollada por la colaboración CRESST para modelar fondos radiactivos y señales de calibración en detectores de estado sólido a energías de keV, destacando su flexibilidad en la implementación de geometrías desde archivos CAD, su gestión de datos con ROOT y su adaptabilidad a entornos de computación de alto rendimiento.

G. Angloher, S. Banik, A. Bento, A. Bertolini, R. Breier, C. Bucci, J. Burkhart, L. Burmeister, L. Canonica, F. Casadei (…)2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

Search for massive, long-lived particles in events with displaced vertices and displaced muons in $pp$ collisions at s=13.6\sqrt{s}=13.6 TeV with the ATLAS experiment

El experimento ATLAS no observó ningún exceso significativo sobre el fondo esperado en una búsqueda de partículas masivas de larga vida que decaen en vértices desplazados y muones desplazados utilizando datos de colisiones protón-protón a 13,6 TeV, estableciendo a partir de ello límites superiores en la sección eficaz de producción para varios modelos de supersimetría que violan la paridad-R.

ATLAS Collaboration2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

Sensitivity to sub-GeV dark matter in forthcoming spallation-source neutrino experiments

El artículo demuestra que los futuros detectores de neutrinos de umbral bajo en instalaciones de fuentes de espalación como ESS, J-PARC y CSNS serán capaces de explorar regiones inexploradas del espacio de parámetros para la materia oscura sub-GeV producida en desintegraciones de piones neutros, mediante interacciones mediadas por portales vectoriales.

D. Aristizabal Sierra, V. De Romeri, D. K. Papoulias, G. Sanchez Garcia2026-03-03
⚛️ quantum physics

From Reachability to Learnability: Geometric Design Principles for Quantum Neural Networks

Este artículo reencuadra el diseño de redes neuronales cuánticas desde la alcanzabilidad del estado hacia la aprendibilidad mediante principios geométricos y el criterio de selectividad local casi completa (aCLS), demostrando que acoplar datos y pesos con entrelazamiento parametrizado permite deformaciones geométricas adaptativas más eficientes.

Vishal S. Ngairangbam, Michael Spannowsky2026-03-03
⚛️ high-energy experiments

Stimulated emission of signal photons from dark matter waves

Los autores presentan una técnica de mejora cuántica que utiliza un qubit superconductor para preparar un estado de Fock en una cavidad de microondas y estimular la emisión de fotones de ondas de materia oscura, logrando aumentar la tasa de escaneo en un factor de 2.78 y excluir un rango específico de parámetros de mezcla cinética para fotones oscuros alrededor de 5.965 GHz.

Ankur Agrawal, Akash V. Dixit, Tanay Roy, Srivatsan Chakram, Kevin He, Ravi K. Naik, David I. Schuster, Aaron Chou2026-03-02