The Search Budget of the BSM Resonance Program
本文通过计算得出,ATLAS BSM 共振程序目前的已发表记录在实现 5σ 全局发现时需要 6.55σ 的局部显著性,而完全组合扫描仅会将其要求略微提高至 7.11σ,从而量化了其统计试验因子,并进一步论证了对于难以枚举试验因子的机器学习搜索而言,两阶段解盲是防止伪信号的更优保障。
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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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本文通过计算得出,ATLAS BSM 共振程序目前的已发表记录在实现 5σ 全局发现时需要 6.55σ 的局部显著性,而完全组合扫描仅会将其要求略微提高至 7.11σ,从而量化了其统计试验因子,并进一步论证了对于难以枚举试验因子的机器学习搜索而言,两阶段解盲是防止伪信号的更优保障。
本文提出了一种通过先进的量化和条件架构,将大型归一化流蒸馏为轻量级、可部署于 FPGA 的学生模型的方法,从而在严格的延迟和资源限制下,实现大型强子对撞机(LHC)实时、高性能的异常检测。
本文通过计算碳当量平衡点,评估了基于机器学习的数据压缩在环境可持续性方面的表现,该平衡点是指由存储减少所带来的节能效果抵消训练和推理基础设施碳足迹的临界点。
CMS 合作组报告了在 5.36 TeV 的氧-氧和氖-氖碰撞中首次观测到显著的长程集体流,证明了所测量的流谐波及其比值对 和 的内在核结构具有敏感性,并为结合从头算核输入的流体动力学模型提供了新的约束。
本文提出,能够传播到额外维度的非对称暗物质可以触发中子星坍缩为长寿命黑洞并吞噬整个恒星,从而与标准的三维场景相比,对暗物质质量和额外维度尺寸施加了显著更严格的限制。
本文介绍了用于 LHCb 喷注能量校准和味标定(flavor tagging)的机器学习技术,并利用 1.6 fb 的 TeV $ppH \to b\bar{b}H \to c\bar{c}$ 衰变的包含性产生过程在 95% 置信水平下的上限进行了设定。
本文表明,在多样化的合成量热计几何结构(SimpleBox)集合上预训练深度生成模型,能够实现向未见探测器的有效迁移,从而显著减少数据需求,并相比于从头训练或使用真实探测器先验实现性能提升。
本研究利用来自 CMS 实验的 138 fb 能量为 13 TeV 的质子-质子碰撞数据,通过有效场论方法,在具有单轻子末态的 WW 和 WZ 产生过程中,对异常三规范玻色子和矢量玻色子-夸克耦合进行了约束,并通过专注于重建为大半径喷注的高能强子衰变,实现了迄今为止对三规范耦合最严格的限制。
利用大型强子对撞机上的 CMS 探测器,本研究报告了在 5.36 TeV 的氧-氧碰撞中首次观测到重子-介子产率增强,为夸克-胶子等离子体的形成以及集体径向流和夸克并合在小碰撞系统中的影响提供了证据。
本文介绍了在 13.6 TeV 质子-质子碰撞的 CMS 高层触发器中部署的新型基于深度学习的重夸克喷注识别算法的设计、调试与性能,这些算法显著提高了包括希格斯玻色子产生与衰变在内的关键物理过程的信号效率。