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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 evalúa la sostenibilidad ambiental de la compresión de datos basada en aprendizaje automático mediante el cálculo del punto de equilibrio de equivalencia de carbono, donde los ahorros de energía derivados de la reducción del almacenamiento compensan la huella de carbono de la infraestructura de entrenamiento e inferencia.
La colaboración CMS en el LHC reporta la primera observación de un flujo colectivo de largo alcance significativo en colisiones de oxígeno-oxígeno y neón-neón a 5.36 TeV, demostrando que los armónicos de flujo medidos y sus razones son sensibles a las estructuras nucleares intrínsecas de O y Ne y proporcionan nuevas restricciones para los modelos hidrodinámicos que incorporan entradas nucleares *ab initio*.
Este artículo propone que la materia oscura asimétrica capaz de propagarse hacia dimensiones adicionales puede desencadenar el colapso de estrellas de neutrones en agujeros negros de larga duración que consumen la estrella completa, imponiendo así restricciones significativamente más estrictas sobre las masas de la materia oscura y los tamaños de las dimensiones adicionales en comparación con los escenarios tridimensionales estándar.
Este artículo presenta técnicas de aprendizaje automático para la calibración de la energía de los jets y el etiquetado de sabor en LHCb, las cuales se aplican para establecer límites superiores al nivel de confianza del 95% sobre la producción inclusiva de decaimientos y utilizando 1.6 fb de datos de colisiones $pp\sqrt{s}=13$ TeV.
Este artículo demuestra que el preentrenamiento de un modelo generativo profundo en un conjunto diverso de geometrías de calorímetros sintéticos (SimpleBox) permite una transferencia efectiva a detectores no vistos, reduciendo significativamente los requisitos de datos y mejorando el rendimiento en comparación con el entrenamiento desde cero o el uso de prioris de detectores realistas.
Utilizando 138 fb de datos de colisiones protón-protón a 13 TeV del experimento CMS, este estudio restringe los acoplamientos anómalos de bosones de gauge triples y de bosones vectoriales-quark mediante un enfoque de teoría de campo efectivo en la producción de WW y WZ con estados finales de un solo leptón, logrando las restricciones más estrictas hasta la fecha sobre los acoplamientos de gauge triples al centrarse en decaimientos hadrónicos de alta energía reconstruidos como jets de radio grande.
Utilizando el detector CMS en el LHC, este estudio reporta la primera observación de una producción aumentada de bariones frente a mesones en colisiones oxígeno-oxígeno a 5.36 TeV, proporcionando evidencia de la formación de un plasma de quarks y gluones y de la influencia del flujo radial colectivo y la coalescencia de quarks en sistemas de colisión pequeños.
Este artículo presenta el diseño, la puesta en marcha y el rendimiento de los nuevos algoritmos de identificación de jets de sabor pesado basados en aprendizaje profundo implementados en el trigger de alto nivel del CMS para colisiones protón-protón a 13.6 TeV, los cuales mejoraron significativamente la eficiencia de señal para procesos físicos clave, incluyendo la producción y el decaimiento del bosón de Higgs.
Este artículo propone que las partículas tipo axión (ALPs) con una masa alrededor de 10 GeV, producidas mediante decaimientos del bosón de Higgs, podrían explicar un exceso de fotones reportado por CMS a 13.6 GeV y predice una firma distintiva de chorros anchos con subestructura de dos ramas formando una resonancia de 125 GeV en el LHC.
El artículo presenta FAST-HEP y su motor Flow, un sistema independiente del dominio que utiliza técnicas de compilación para separar las descripciones de flujos de trabajo científicos de su ejecución, permitiendo así un análisis de datos reproducible, portátil y evolutivo a través de la física de altas energías y otros dominios científicos.