Boosted top tagging via lepton-in-jet topology for vector-like quark searches in FCC-hh
本文提出了一种基于机器学习的框架,用于识别 100 TeV FCC-hh 上的高能轻子衰变顶夸克,证明了基于变量的标记器与基于组分的标记器均能达到相当的性能,并实现了对矢量类 夸克的搜索,其发现潜力高达 10 TeV。
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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框架,用于识别 100 TeV FCC-hh 上的高能轻子衰变顶夸克,证明了基于变量的标记器与基于组分的标记器均能达到相当的性能,并实现了对矢量类 夸克的搜索,其发现潜力高达 10 TeV。
本文展示了首次针对 5.02 和 8.16 TeV 下 p-Pb 碰撞中开放美强子产生进行的基于数据的贝叶斯解展分析,提供了精确的全快度核修正因子,这些因子揭示了比粲强子更弱的冷核物质抑制效应,并为核部分子分布函数提供了关键约束。
该论文认为,在 650 GeV 和 95 GeV 处观察到的 LHC 过剩现象为此前被认为过重而无法探测到的兰德尔-桑德鲁(Randall-Sundrum)卡路扎-克莱因(Kaluza-Klein)引力子序列提供了证据,并指出通过针对 ZZ、WW 和希格斯对通道中这些共振态采用适当的选择标准来重新分析数据,可能会带来显著的发现。
本文详细阐述了 BMV 实验的装置,并报告了通过使用专门设计的脉冲箔线圈,在 68% 置信水平下实现的真空线性磁双折射常数改进上限 。
本文提出了一种针对 FCC-ee IDEA 检测器的基于深度学习的图神经网络原型,该原型能够成功地从带电粒子数据中重建层次化的 强子衰变树,并在各种衰变链中实现识别正确粒子集超过 90% 的准确率。
本文介绍了 SysVar,这是一个开源、与实验无关的 Python 库,它通过自动传播修正权重并利用正交特征变化保留相关性,简化了基于模板的分析中系统不确定性的可扩展且一致的处理。
本文提出了一项概念验证研究,证明了神经比率估计(NRE)能够通过多模型训练隐式地对天体物理不确定性进行边缘化处理,从而有效地推断出如 XENONnT 等直接探测实验中的 WIMP 参数,为传统的剖面似然法提供了一种可扩展且稳健的替代方案。
本研究表明,掺杂了PPO和POPOP的优化聚氨酯基闪烁体具有快速计时、高光输出以及适用于大面积粒子探测器的米级可扩展制造能力,同时在质子辐照后表现出可恢复的辐射损伤。
本文通过结合低横动量与高横动量贡献,提出了一种估算半包涉来散射(SIDIS)中纵向非极化结构函数的唯象研究方法,揭示了其相对于横向结构函数的显著比例()使得包含该项对于准确解释实验数据是必要的,并为进一步约束该纵向贡献提供了专门测量的动力。
来自 JUNO 合作组的初步结果为中微子质量平方差之间的一种新型经验关系提供了强有力的实验支持,该关系揭示了 $1.41430.03\sqrt{2}$ 相吻合,并暗示了中微子质量谱中存在一种潜在的对称性。