Deep-learning jet flavor tagging for precision hadronic Higgs measurements at future Higgs factories
Este artigo demonstra que o emprego de identificadores de sabor de jato de aprendizado profundo de última geração combinados com classificadores XGBoost em uma futura fábrica de Higgs operando a 240 GeV com 20 ab de luminosidade melhora significativamente a precisão da medição de decaimentos de Higgs para e $gg$, ao mesmo tempo em que permite a primeira estimativa de sensibilidade quantitativa para o desafiador canal .