The Darkside-20k Data Acquisition System
本文介绍了位于意大利格兰萨索国家实验室、正在建设中的 DarkSide-20k 暗物质探测实验所采用的数据采集系统，该系统利用商用 CAEN 数字化仪配合定制 FPGA 固件及实时处理架构，实现了全探测器无触发连续波形采集与高效数据筛选，并已在加拿大 TRIUMF 实验室通过四分之一系统的集成验证与压力测试。
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465 篇论文
物理中的仪器探测领域致力于研发和运用各种精密设备，让我们能够“看见”从亚原子粒子到遥远星系的微观与宏观世界。这一学科不仅是理论物理的坚实基石，更是推动人类探索宇宙奥秘的关键技术引擎。
在 Gist.Science，我们专注于从 arXiv 预印本平台抓取该领域最新的研究报告。我们对每一篇新上传的论文进行深度处理，提供通俗易懂的科普解读以及详尽的技术摘要，帮助不同背景的读者快速掌握核心进展。
下方为您整理了该类别下最新的几篇论文，涵盖近期在探测技术与实验应用上的重要突破。
Site Evaluation and Cost Estimation for Cosmic Explorer
本文介绍了宇宙探索者（Cosmic Explorer）引力波观测站的选址评估与成本估算工作，重点阐述了改进选址搜索代码以优化地质、地理和地形相关的建设成本，并将科学需求纳入评估体系，最终在美国本土筛选出初步适合建设 40 公里臂长探测器的潜在地点。
A journey to ITACA: Ion Tracking with Ammonium Cations Apparatus
该论文提出了一种名为 ITACA 的新技术，通过在纯氙气中引入微量氨气将氙离子转化为扩散极慢的铵离子，从而利用阴极处的离子传感器获取亚毫米级分辨率的离子径迹图像，与电子径迹成像相结合以显著增强气体氙电致发光时间投影探测器对无中微子双贝塔衰变信号的背景抑制能力和发现潜力。
VUV Reflectance Measurements for Materials Relevant to Argon and Xenon Experiments
本文介绍了在IFIC 开发的氩气环境下角分辨 VUV 反射率测量系统，并测得 DUNE 实验关键材料（铝和不锈钢）在 VUV 波段的反射率（10-15%）显著低于紫外 - 可见光波段，从而为下一代探测器的模拟与光产额预测提供了关键数据。
JetPrism: diagnosing convergence for generative simulation and inverse problems in nuclear physics
本文提出了名为 JetPrism 的可配置条件流匹配框架，通过引入物理信息驱动的多指标评估协议，解决了核物理生成模拟与逆问题中标准损失函数无法准确反映真实收敛性的缺陷，从而确保生成模型在无需记忆训练集的情况下与真实数据达成精确统计一致。
X-ray Response of the Fully-Depleted, p-Channel SiSeRO-CCD
该论文展示了一种全耗尽型 p 沟道 SiSeRO-CCD 在 X 射线响应方面的优异性能，其不仅实现了亚电子噪声水平和 5.9 keV 处的高能量分辨率，还通过厚硅探测器的全深度电荷收集，实现了从低能 X 射线到高能伽马射线的宽能谱探测能力。
Neutron multiplicity measurement in muon capture on oxygen nuclei in the Gd-loaded Super-Kamiokande detector
该研究利用加载钆的超级神冈探测器，首次在无中子能量阈值限制下，通过宇宙线μ子俘获事件测量了氧核上μ子俘获产生的中子多重性分布，并确定了相应的探测效率。
Potassium-40 geoneutrinos detection and the Earth's large-scale structures imaging by directional geoneutrino detection
本文研究了利用切伦科夫液体闪烁体通过中微子 - 电子弹性散射进行方向性探测的方法，旨在抑制太阳中微子本底并实现钾 -40 地球中微子的发现（灵敏度为 2.8 千吨·年），进而通过 10.6 千吨·年的曝光量重建反映地球大尺度结构的非均匀地球中微子图像。
A MIDAS-based Data Acquisition System for Gaseous Detectors
本文介绍了一种基于 MIDAS 框架、专为气体探测器设计的数据采集系统，该系统集成了参数配置、数据采集、解码存储及实时监控等功能，并已在 PandaX-III 实验中成功部署，实现了从数据采集到离线分析的全流程统一工作流。
Generalizable Foundation Models for Calorimetry via Mixtures-of-Experts and Parameter Efficient Fine Tuning
该论文提出了一种基于 Next-Token Transformer 架构的通用量能器基础模型，通过混合专家（MoE）预训练与参数高效微调相结合的策略，实现了在不遗忘已有知识的前提下，对新材料、粒子种类及探测器配置的模块化扩展与增量学习，为高能物理实验中的高效探测器模拟提供了可扩展的解决方案。