Application of sequence learning for predicting radiation damage of the CMS electromagnetic calorimeter
本文利用在2016年至2018年LHC公开数据上训练的编码器-解码器序列到序列深度神经网络,有效地预测了CMS电磁量热计中钨酸铅晶体辐射损伤的时间演化。
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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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本文利用在2016年至2018年LHC公开数据上训练的编码器-解码器序列到序列深度神经网络,有效地预测了CMS电磁量热计中钨酸铅晶体辐射损伤的时间演化。
本文表明,极化 重子向 罕见衰变的角观测量为获取正交威尔逊系数组合和 CP 破坏相提供了独特的途径,从而解决了参数简并问题,并实现了对介子衰变中无法获取的 跃迁中新物理的完整表征。
本文研究了在 FCC-ee 上通过全强子六喷注末态同时测量希格斯玻色子向 WW 和 ZZ 衰变率的情况,证明在 240 GeV 能量下具有 10.8 ab⁻¹ 的积分亮度时,产额截面乘以分枝比的相对不确定度在 H→WW 和 H→ZZ 通道中分别为 1.48% 和 8.20%。
本文提出了首次理论计算,证明了材料非对称萨格纳克(Sagnac)速度计在低质量范围内,通过主要降低低频量子反作用,能够将对 矢量暗物质的量子噪声限制灵敏度提高近两个数量级,相比于法布里-珀罗迈克尔逊干涉仪。
利用 13 和 13.6 TeV 下 207 fb 的质子-质子碰撞数据,CMS 合作组在高质量双轻子末态中进行了对希格斯玻色子复合性的搜索,从而对斜参数 和 建立了严格的限制,并为涉及宽 共振态的 TeV 级复合情景设定了新的极限。
本文介绍了 Alkaid,这是一款开源的领域特定编译器,它通过使用专门的中间表示和分析性能模型,将亚微秒级数据流内核转换为硬件就绪的 RTL 或 HLS 代码,从而与现有流程相比,在延迟和资源使用方面实现了显著降低。
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 。