Poisson Log-Normal Process for Count Data Prediction
本文提出了一种名为 Poisson Log-Normal (PoLoN) 的非参数化过程,通过利用高斯过程(GP)对泊松对数率进行建模,实现了对离散计数数据的有效预测、信号提取及参数估计。
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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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本文提出了一种名为 Poisson Log-Normal (PoLoN) 的非参数化过程,通过利用高斯过程(GP)对泊松对数率进行建模,实现了对离散计数数据的有效预测、信号提取及参数估计。
本文介绍了一个名为 FPPDF 的开源工具,它结合了 MSHT 的固定多项式参数化与 Hessian 误差传播方法,并证明了在 aNLO 精度下,PDF 参数化方法的选择对提升理论精度及处理高阶不确定性的影响并不显著。
本文提出了一种新机制,即通过狄拉克中微子质量生成过程中的辐射修正,可以自然地产生打破 对称性的项,从而使原本可能主导宇宙能量密度的畴壁网络发生湮灭,并建立起狄拉克中微子质量、畴壁湮灭时期与引力波信号之间的内在联系。
本文概述了机器学习在CMS实验在线与离线重建及物体识别中的广泛应用,并探讨了其在应对高亮度LHC极端堆积条件下对未来探测器升级的重要性。
本文介绍了在CMS实验Run-3数据期间,通过算法优化和性能评估,对高层触发(HLT)系统中b-jet识别与选择策略进行的调试与优化研究。
本文介绍了CMS实验在利用最新标记算法约束希格斯玻色子与第二代轻夸克(如粲夸克)轻屈曲耦合方面的最新直接与间接测量结果及未来展望。
本文利用 EPOS4 模型预测了 LHC Run 3 能量下 pp、O-O 及 Pb-Pb 碰撞中的全局观测值与识别强子产生,通过核心-冕晕分离机制展示了不同系统规模下 演化的非普适性、强子相效应以及核修饰因子 的系统依赖性。
本文表明,即使在高统计量的计数实验中,用于模拟系统不确定性的有限蒙特卡洛样本量也会导致剖面似然比置信区间的标准渐近近似失效,从而导致系统性的欠覆盖。
本文综述了对撞机现象学,强调了当前及未来的对撞机如何通过直接探测相关的信使粒子,并利用近期对 LHC 尺度下 TeV 级中微子的观测来测试标准模型的极限,从而成为检验(亚)TeV 级中微子质量模型的理想实验场。
利用 ATLAS 检测器,本文通过研究包含 轻子、喷注和缺失横向动量的 13 和 13.6 TeV 质子-质子碰撞,对保持 R- parity 的超对称性进行了搜索,基于 140 和 51.8 的数据,排除了质量低于 2.25 TeV 的胶子以及质量高达 1.7 TeV 的夸克。