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Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN
要約 PELICAN は、素粒子物理学の問題に適用されるアーキテクチャに見られる … 続きを読む
ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering
要約 物理現象イベントレベルでの詳細な不確実性定量化 (UQ) のために、乗法正 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, physics.data-an, stat.ML
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Unifying supervised learning and VAEs — coverage, systematics and goodness-of-fit in normalizing-flow based neural network models for astro-particle reconstructions
要約 宇宙素粒子物理学における事象特性のニューラルネットワークに基づく予測は、ま … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.HE, astro-ph.IM, cs.LG, hep-ex, stat.ML
Unifying supervised learning and VAEs — coverage, systematics and goodness-of-fit in normalizing-flow based neural network models for astro-particle reconstructions はコメントを受け付けていません
Conditional normalizing flows for IceCube event reconstruction
要約 IceCube ニュートリノ観測所は、南極の氷に配備された立方キロメー … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.HE, astro-ph.IM, cs.AI, hep-ex
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Improving Generative Model-based Unfolding with Schrödinger Bridges
要約 機械学習ベースの展開により、ビンなしの高次元微分断面測定が可能になりました … 続きを読む
PC-Droid: Faster diffusion and improved quality for particle cloud generation
要約 PC-JeDi の成功を基に、ジェット粒子雲生成用に大幅に改良された拡散モ … 続きを読む
FAIR for AI: An interdisciplinary and international community building perspective
要約 学術データの再利用を可能にすることを目的として、適切なデータ管理と管理の前 … 続きを読む
Graph Structure from Point Clouds: Geometric Attention is All You Need
要約 グラフ ニューラル ネットワークの使用により、高エネルギー物理学で見られる … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.comp-ph, physics.ins-det
Graph Structure from Point Clouds: Geometric Attention is All You Need はコメントを受け付けていません
Comparison of Point Cloud and Image-based Models for Calorimeter Fast Simulation
要約 スコアベースの生成モデルは、高次元の熱量計データセットを正確に生成すること … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, nucl-ex, physics.ins-det
Comparison of Point Cloud and Image-based Models for Calorimeter Fast Simulation はコメントを受け付けていません
Artificial Intelligence for the Electron Ion Collider (AI4EIC)
要約 強い力を研究するための最先端の施設である電子イオン衝突型加速器（EIC）は … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, nucl-th, physics.acc-ph
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