Boosting Sensitivity to with Graph Neural Networks and XGBoost
本文通过对比研究基于树结构的 XGBoost 分类器与基于几何结构的图神经网络(GNN)分类器,证明了 GNN 在提升 13.6 TeV 下 衰变道搜索灵敏度方面的显著优势,并有效优化了双 Higgs 玻色子产生截面及自耦合常数()的约束。
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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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本文通过对比研究基于树结构的 XGBoost 分类器与基于几何结构的图神经网络(GNN)分类器,证明了 GNN 在提升 13.6 TeV 下 衰变道搜索灵敏度方面的显著优势,并有效优化了双 Higgs 玻色子产生截面及自耦合常数()的约束。
本文通过对未来电子-正电子对撞机(如FCC-ee)在左-右对称模型背景下重马约拉纳中微子产生过程的广泛研究,证明了其在探测长寿命粒子信号方面的潜力,能够实现对左-右对称破缺能标在多TeV量级的敏感探测,其探测能力显著优于大型强子对撞机(LHC)。
本文通过测量铅-铅(PbPb)碰撞中高能喷注的朗德喷注平面(Lund jet plane),发现高横动量()发射的角分布与质子-质子(pp)碰撞无显著差异,表明这些早期喷注发射发生在夸克-胶子等离子体(QGP)形成之前。
基于BESIII实验的数据,本文首次观测到了 的衰变过程,并测量了其分支比。
XENONnT 实验通过相干弹性中微子-原子核散射(CENS)过程,首次利用暗物质探测器直接测量到了来自太阳的 B 中微子的核反冲信号。
本文通过研究轴子-光子与轴子-费米子相互作用中产生的贝里相位(Berry phase),提出了一种统一的描述框架,并展示了利用该相位探测轴子、标准模型全局结构及广义对称性的新方法。
本文研究了用于零质量双贝塔衰变(0vbb)实验的AlMn合金超导薄膜的制备与表征,通过调节退火温度和磁场环境,成功实现了超导转变温度(Tc)在10-20 mK范围内的精准调控。
本文研究了基于环形AlMn合金薄膜的X射线超导转变边缘传感器(TES)的制备与表征,结果表明该探测器具有高度一致的I-V特性,其中吸收体最小的样本在5.9 keV能量下实现了11.0 eV的最佳能量分辨率。
本文利用共振手征理论(Resonance Chiral Theory)回顾了缪子反常磁矩()中强子贡献的研究进展,涵盖了基于 或 衰变的强子真空极化项,以及包括伪标量框图在内的强子光-光散射项,其结果与白皮书(White Paper 2)数值一致且精度相当。