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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.
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A continuación, encontrará la lista de los artículos más recientes en hepatología experimental, ordenados por fecha de publicación.
Este artículo presenta el primer análisis consistente y combinado de estados finales leptónicos y hadrónicos para una medición independiente del modelo de la sección eficaz de producción de $ZH$ en el FCC-ee, alcanzando precisiones estadísticas sin precedentes del 0,31 % a 240 GeV y del 0,52 % a 365 GeV mediante el método de masa de retroceso.
Utilizando 138 fb de datos de colisiones protón-protón a 13 TeV, el experimento CMS midió el ancho de desintegración total del bosón de Higgs en 3.9 MeV mediante el canal H WW e, logrando una mejora triple en la incertidumbre respecto a resultados anteriores mientras confirma la consistencia con el Modelo Estándar.
Este artículo presenta la primera búsqueda de partículas cargadas pesadas de larga vida utilizando datos de exploración de disparo de nivel 1 novedosos de las colisiones protón-protón de 2024 del CMS a = 13.6 TeV, estableciendo límites superiores en las secciones eficaces de producción y demostrando una prueba de concepto para extender la sensibilidad a valores de más bajos mediante el análisis de partículas que interactúan a través de múltiples cruces de paquetes.
Este artículo investiga las leyes de escalado neuronal para la generación de chorros de partículas, confirmando un escalado logarítmico con el tamaño del modelo y validando la pérdida de predicción del siguiente token como un proxy para la precisión física, al tiempo que observa tendencias de escalado más débiles para el tamaño del conjunto de datos y la capacidad computacional debido a la saturación rápida en el aprendizaje autoregresivo.
Este artículo propone utilizar la inelasticidad visible de los eventos de pista de arranque en telescopios de neutrinos como un método complementario y de acceso inmediato para medir estadísticamente el contenido de sabor tau de los neutrinos astrofísicos, ofreciendo una sensibilidad competitiva con los datos existentes de IceCube.
Este trabajo propone que, en escenarios específicos del sector escalar extendido cercanos al límite de alineación, las interacciones de dimensión superior y la mezcla suprimida pueden inhibir los modos de desintegración convencionales para convertir los estados finales de múltiples bosones de Higgs (de dos a cuatro bosones de Higgs) en los canales de descubrimiento principales de nueva física en el LHC, con características cinemáticas distintivas que permiten diferenciar entre realizaciones de un solo escalar y de dos singletes.
Utilizando datos de 102 millones de desintegraciones de y 158 millones de desintegraciones de recopilados por el detector Belle, los investigadores no encontraron evidencia de estados dibariónicos , o y establecieron los primeros límites superiores al 90% de nivel de confianza para sus fracciones de ramificación de producción en el nivel de –.
Este trabajo presenta resultados de QCD en retículo para los primeros cuatro momentos de Mellin de las funciones de distribución de partones no polarizadas del pión y del kaón, calculados utilizando un ensembles de fermiones de masa torcida con masas físicas para reconstruir las PDFs de valencia y compararlas con determinaciones teóricas y fenomenológicas existentes.
Este trabajo caracteriza la carga espuria en los CCD Skipper SENSEI, identificando el registro en serie como la fuente dominante de fondo durante la lectura y demostrando que un nuevo esquema de reloj de "tres niveles" reduce la densidad de electrones individuales en un factor de aproximadamente siete.
Este artículo presenta el paquete petrifyML, una herramienta diseñada para garantizar la preservación estable y la reproducibilidad futura de los algoritmos de aprendizaje automático en física de altas energías mediante la conversión de sus configuraciones al formato estándar de la industria ONNX o a código nativo en Python y C++.