Calibration of electromagnetic shower features in the CMS calorimeter with machine-learning techniques
이 논문은 13.6 TeV에서의 2022년 양성자-양성자 충돌 데이터를 사용하여 CMS 칼로리미터 내의 시뮬레이션된 전자기 샤워 특징과 실험적 특징 사이의 불일치를 보정하기 위한 두 가지 새로운 머신러닝 기반 보정 방법인 재가중치(reweighting) 접근 방식과 정규화 흐름(normalizing-flow) 접근 방식을 소개하고 비교한다.