Impact of neutral fluxes and signal significance optimization on semi-exclusive production via deep learning training
Este artigo demonstra que técnicas de aprendizado profundo combinadas com modelos de fluxo atualizados podem discriminar efetivamente a produção de semi-exclusiva do fundo, prevendo uma significância de descoberta de para processos induzidos por fótons e por pomerons no LHC com luminosidades integradas modestas.