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Ce domaine explore les mécanismes complexes qui régissent la réponse du corps aux infections virales et aux traitements, un sujet crucial pour comprendre comment nous protégeons notre santé face aux menaces biologiques. Les recherches ici couvrent tout, de l'identification de nouvelles cibles thérapeutiques à l'analyse de la façon dont les médicaments interagissent avec nos cellules, offrant une fenêtre précieuse sur l'avenir de la médecine préventive.
Sur Gist.Science, nous surveillons en permanence arXiv pour vous apporter les dernières découvertes dans ce secteur. Chaque nouvelle prépublication est traitée pour vous offrir à la fois un résumé technique rigoureux et une explication claire en langage courant, rendant l'information scientifique accessible sans sacrifier la précision. Vous trouverez ci-dessous la sélection des tout derniers articles soumis par les chercheurs dans ce domaine passionnant.
En utilisant un large échantillon d'événements collectés par le détecteur BESIII, cette étude rapporte la première observation des désintégrations pour , fournissant de nouvelles mesures de leurs fractions de branchement et des indices de structures de résonances d'hyperons dans les états finaux.
Ce livre blanc résume les défis scientifiques et les opportunités en IA/ML identifiés lors de l'unconference FAIRS Japan 2024, mettant en évidence des thèmes techniques communs tels que la reconstruction de haute dimension, la simulation rapide et la détection d'anomalies à travers la physique des accélérateurs, la cosmologie et la physique des neutrinos.
Cet article démontre que l'incorporation d'informations de précision temporelle provenant d'une couche de détecteur du futur HL-LHC dans les recherches de désintégrations du Higgs par fusion de bosons vectoriels améliore significativement la sensibilité aux particules à longue durée de vie en convertissant les sommets déplacés en objets quadridimensionnels, supprimant ainsi les bruits de fond de saveur lourde prompts et étendant la portée vers des régimes où les recherches traditionnelles basées uniquement sur l'espace perdent en acceptation.
En utilisant les données de l'expérience LHCb issues de collisions $pp$ à 13 TeV, cet article rapporte la première observation de la désintégration Cabibbo-supprimée , mesurant son rapport de branchement comme étant et déterminant son paramètre d'asymétrie de désintégration à .
Cette étude compare systématiquement les architectures d'apprentissage automatique classiques et quantiques pour la régression sur des données de collisions de haute énergie simulées, concluant que, bien que les modèles classiques tels que les CNN et les LSTM offrent actuellement une performance légèrement supérieure, leurs homologues quantiques atteignent une précision compétitive avec nettement moins de paramètres entraînables, soulignant un avantage distinct en matière d'efficacité des paramètres pour les dispositifs quantiques à court terme.
Cet éditorial expose une initiative de recherche visant à faire progresser l'informatique verte en physique des hautes énergies et en astrophysique en évaluant la consommation d'énergie actuelle, en identifiant les opportunités d'optimisation et en favorisant la collaboration interdisciplinaire pour renforcer la durabilité.
Cet article évalue et compare les méthodes classiques et celles basées sur les réseaux de neurones graphiques pour la reconstruction des sommets d'annihilation dans l'expérience HIBEAM, concluant que, bien que les deux approches atteignent une précision comparable pour les coordonnées des sommets, l'apprentissage automatique offre des avantages uniques pour l'extraction d'informations sur la forme des événements destinées aux analyses en aval.
En utilisant 138 fb de données de collisions proton-proton à = 13 TeV collectées par le détecteur CMS, cette étude présente la première recherche de leptoquarks scalaires à l'échelle du TeV produits via la diffusion muon-quark, ne trouvant aucune preuve de leur existence et établissant de nouvelles limites d'exclusion qui étendent la couverture précédente jusqu'à des masses comprises entre 1,5 et 3,6 TeV pour LQ(u) et au-dessus de 1,8 TeV pour LQ(b).
Cette thèse présente la première mesure en espace de phase complet et de haute dimension de la section efficace différentielle du processus Z+jets au LHC via l'expérience ATLAS, démontrant comment les techniques de dépliage basées sur l'intelligence artificielle peuvent exploiter pleinement des ensembles de données complexes pour caractériser les interactions fondamentales des particules.
Cet article présente la resommation au niveau suivant-suivant-suivant l'ordre logarithmique (NLL) combinée aux corrections d'ordre fixe en pour prédire les distributions angulaires azimutales lepton-jet dans la diffusion inélastique profonde, offrant un cadre de précision pour sonder la structure tridimensionnelle du nucléon et analyser les données de HERA et des futures expériences de collision électron-ion.