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$ν^2$-Flows: Fast and improved neutrino reconstruction in multi-neutrino final states with conditional normalizing flows
要約 この研究では、複数のニュートリノを含む最終状態への $\nu$-Flows … 続きを読む
Low Latency Edge Classification GNN for Particle Trajectory Tracking on FPGAs
要約 大型ハドロン衝突型加速器での粒子軌道の時間内再構築は、衝突率が高く、多数の … 続きを読む
Autoencoders for Real-Time SUEP Detection
要約 ダークセクターを疑似共形ダイナミクスで閉じ込めると、大型ハドロン衝突型加速 … 続きを読む
Retrieval of Boost Invariant Symbolic Observables via Feature Importance
要約 高エネルギー物理学におけるジェットタグ付けのための深層学習アプローチは、重 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.comp-ph
Retrieval of Boost Invariant Symbolic Observables via Feature Importance はコメントを受け付けていません
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Machine Learning methods for simulating particle response in the Zero Degree Calorimeter at the ALICE experiment, CERN
要約 現在、CERN GRID の計算能力の半分以上が高エネルギー物理シミュレー … 続きを読む
Triggering Dark Showers with Conditional Dual Auto-Encoders
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Principles for Initialization and Architecture Selection in Graph Neural Networks with ReLU Activations
要約 この記事では、ReLU アクティベーションを使用した有限幅グラフ ニューラ … 続きを読む
Attention to Mean-Fields for Particle Cloud Generation
要約 従来のモンテカルロシミュレーション手法、特に高輝度の将来の衝突型加速器に関 … 続きを読む
End-To-End Latent Variational Diffusion Models for Inverse Problems in High Energy Physics
要約 大型ハドロン衝突型加速器 (LHC) での高エネルギー衝突は、素粒子物理学 … 続きを読む