Machine Learning Enhanced Detection of Higgs Chain Decays in Vector Boson Fusion
이 논문은 저수준 칼로리미터 데이터에 적용된 고급 딥러닝 방법론이, LHC에서 300 fb의 적분 휘도를 가질 때 차세대 최소 초대칭 표준 모델(NMSSM) 내의 벡터 보손 융합을 통해 생성되는 무거운 CP-짝스러움 힉스 보손 연쇄 붕괴()를 탐지하는 데 있어 약 4.5의 통계적 유의성을 달성할 수 있음을 입증한다.