Machine-learning-based neutrino-event generation constrained by experimental measurements
本文提出了一种基于机器学习的带电流中微子-原子核散射生成式代理模型,该模型可以直接针对实验微分截面进行校准,而无需事件级数据,从而在改善对未测量观测量的预测的同时,保持其在不同中微子通量下的适用性。
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肝外系统(Hep-Ex)研究聚焦于肝脏之外那些与肝脏功能紧密相连的复杂网络,涵盖从代谢调节到免疫反应的广泛领域。这里探讨的不仅是器官间的相互作用,更是理解全身健康如何受肝脏状态深远影响的关键窗口。
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以下是该分类下从 arXiv 精选的最新研究成果。
本文提出了一种基于机器学习的带电流中微子-原子核散射生成式代理模型,该模型可以直接针对实验微分截面进行校准,而无需事件级数据,从而在改善对未测量观测量的预测的同时,保持其在不同中微子通量下的适用性。
MicroBooNE 合作组进行了一项针对异常单光子产生的包含性搜索,以调查 MiniBooNE 低能过剩问题,结果发现整体与预测一致,但在 600 MeV 以下观察到一个局部显著性略高于 2 的无质子事件子样本。
本文提出了一种应用于使用 TrackML 数据集的 ACORN 几何深度学习追踪流水线的确定性量化框架,证明了模型的性能是经过良好校准的,且随着训练数据的增加,偶然不确定性占据主导地位,表明该模型已达到了其最大潜力。
RINO 引入了一种用于高能物理的新型自监督学习框架,该框架利用喷注形成的多尺度重整化群结构在无标签 QCD 数据上进行预训练,从而实现了比现有方法更优异的分布外分类性能和数据效率。
本文回顾了过去25年间粒子探测器在高分辨率计时、速率能力和老化性能方面的进展——重点对比了微通道板(MCP)、硅光电倍增管(SiPM)、低增益爱福型爱佛迪探测器(LGAD)、3D硅及硅电离室(SiEM)技术与气体探测器的表现——并展示了初步的Mini-TCAD仿真结果,该结果表明六边形3D硅单元相比于方形单元具有更优异的漂移时间均匀性和计时分辨率。
利用 138 fb 的 13 TeV 质子-质子碰撞数据,CMS 合作组对双喷注共振对的共振与非共振产生进行了搜索,在对双夸克和顶夸克超对称伴子模型设定新限制的同时,观测到了局部显著性分别为 3.9 和 3.6 个标准差的过剩,但在全局范围内这些过剩仍不具备统计学意义。
本文通过使用制备为四分量猫态的超导腔,展示了一种利用宇称测量中不存在预测的日变化调制来搜寻银河系暗光子背景的量子增强方法,并据此对相对论性暗光子的动能混合参数设定了 90% 置信水平的限制。
本文介绍了 Pythia-Contrib,这是一个模块化框架,使第三方开发者能够在不向核心代码库添加外部软件依赖项的情况下,通过引入新的物理模型来扩展 Pythia 8 事件生成器。
BESIII 实验利用在 下的双光子碰撞高亮度数据,精确测量电磁跃迁形式因子,从而为减少强子光爱效应贡献中的理论不确定性并解决缪子反常磁矩中的差异提供必要的实验输入。
本特刊汇编了关于大型强子对撞机(LHC)上 MoEDAL-MAPP 实验的原创研究与综述文章,该实验致力于寻找标准模型扩展理论所预言的异常(亚)稳态粒子,例如磁单极子和高电荷粒子。