⚛️ 高能实验
A graph neural network for deep learning-based full event interpretation at FCC-ee
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。
⚛️ Category
hep-ex
2563 篇论文
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。
Gist.Science 每日从 arXiv 抓取该领域最新预印本，经过专业处理，为每一篇论文提供通俗易懂的解读与详尽的技术摘要。无论您是寻求直观概念的科学爱好者，还是需要深入细节的研究者，都能在此找到所需内容。
以下是该分类下从 arXiv 精选的最新研究成果。
⚛️ 高能实验
SysVar: Consistent and scalable treatment of systematic uncertainties in template-based analyses
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。
⚛️ 高能实验
Learning Astrophysical Uncertainties in Dark Matter Direct Detection with Simulation-Based Inference
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。
⚛️ 高能实验
Polyurethane Scintillators for High-Energy Physics Detectors: Optimization, Scale-up, and Radiation Response
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。
⚛️ 格论
Phenomenological Estimate for the Longitudinal Unpolarized Structure Function in Semi-inclusive Deep Inelastic Scattering
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。
⚛️ 高能实验
Novel dependence between neutrino mass splittings strongly supported by initial JUNO results
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。
⚛️ 高能实验
Reconfigurable On-Chip AI for Particle Physics Detectors with Logic Neural Networks
本文评估了逻辑神经网络（LNNs）作为一种可重构、抗辐射且资源高效的方案，在下一代粒子物理像素探测器中实现片上机器学习，从而在传统方法失效的情况下，实现复杂的推理与部署后的自适应。
⚛️ 高能实验
Robustness of the \textit{smartpixels} classifier for different simulated sensor geometries and non-ideal detector conditions
本文证明了用于高粒度像素探测器中实时轨迹过滤的 \textit{smartpixels} 神经网络分类器在变化的传感器几何结构、磁场和噪声水平下均能保持稳健的性能，且由于辐射损伤导致的显著效率损失在很大程度上可以通过网络重训练得以恢复。
⚛️ 高能实验
CP-violation or Nuclear Excitation: Reviewing the Role of Neutrino Interaction Model Uncertainties on Accelerator-Based Neutrino Oscillation Measurements
本文综述了中微子-原子核相互作用建模中的不确定性对加速器基振荡测量产生的关键影响，并概述了下一代实验为减轻这些系统误差所必需的理论与实验策略。
🔬 物理学
Developing Multi-Dimensional, Sequential sWeighting Routines for Reaction Selection with Emphasis on Kaon Identification at CLAS12
本文介绍了一种 sWeight 技术的创新扩展，该技术能够实现用于信号提取的严格的多维顺序事件选择，并通过在 CLAS12 强子重子搜索中的 K 介子鉴别基准应用，证明了其有效性和鲁棒性。