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Analysis of Hardware Synthesis Strategies for Machine Learning in Collider Trigger and Data Acquisition
要約 現在および将来の高エネルギー粒子衝突器の物理的可能性を最大限に活用するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.AR, cs.LG, hep-ex, physics.ins-det
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Training Deep 3D Convolutional Neural Networks to Extract BSM Physics Parameters Directly from HEP Data: a Proof-of-Concept Study Using Monte Carlo Simulations
要約 我々は、高エネルギー物理フレーバーデータから標準モデルパラメータを超えて直 … 続きを読む
Machine-Learning Analysis of Radiative Decays to Dark Matter at the LHC
要約 弱相互作用物質粒子 (WIMP) の探索は、高輝度大型ハドロン衝突型加速器 … 続きを読む
Novel machine learning applications at the LHC
要約 機械学習 (ML) は素粒子物理学の分野で急速に成長している研究分野であり … 続きを読む
Ultra-low latency quantum-inspired machine learning predictors implemented on FPGA
要約 テンソル ネットワーク (TN) は、量子多体システムを表すために使用され … 続きを読む
Denoising Graph Super-Resolution towards Improved Collider Event Reconstruction
要約 検出器データから粒子を正確に再構成することは、熱量計の空間分解能が決定的な … 続きを読む
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Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders
要約 我々は、コライダーでの汎用かつモデルに依存しない新しい物理検索のための条件 … 続きを読む
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる計算効率の高い代替手段として生成サロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows はコメントを受け付けていません
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML
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