本文介绍了为 CMS 跟踪仪器开发的软件算法，用于在质子 - 质子相互作用中重建带电粒子的轨迹和使用其结果来估计 LHC 亮区和单个主要相互作用顶点的位置，并表明这些算法在 LHC 的非常恶劣的环境下性能良好。

May, 2014

本文研究 LHC 高亮度下的重建挑战，介绍了几种缓解堆叠事件影响的方法，并针对 Jet 和转动动量等性能进行了性能分析，发现 Pileup per particle identification 算法在诸多方面可以得到显著的改善。

Mar, 2020

研究了可扩展的机器学习模型，用于基于高粒度探测器模拟的高能电子 - 正电子碰撞的完全事件重建。比较了图神经网络和基于核的变压器，并证明两者在实现逼真的粒子流重建时，同时避免了二次内存分配和计算成本。展示了在超级计算机上进行的超参数调整显著改善了模型的物理性能。还展示了所得模型在支持 Nvidia、AMD 和 Intel Habana 卡的硬件处理器上具有高度可移植性。最终证明了该模型可以在由径迹和电量计击中构成的高粒度输入上进行训练，从而获得与基线相竞争的物理性能。根据可寻找、可获取、可互用和可复用（FAIR）原则发布了用于重现研究的数据集和软件。

Sep, 2023

本文使用 CMS 探测器公开的对撞机数据探索喷注的度量空间，使用 “能流移动距离”（EMD）来衡量喷注能流的成对差异，量化探测器效应，提取相关维度，并确定最典型和最不典型的喷注配置。

Aug, 2019

我们介绍了一个新的公开可用的数据集，其中包含欧洲核子研究中心大型强子对撞机即将安装的新型量热计的模拟数据。通过使用最新的机器学习技术，我们已经构建了一个拥有 12,000 个通道的大型原型，并通过高能电子束的照射对其进行测试。通过释放这些数据，我们希望鼓励机器学习应用专家开发出高效准确的电子能量重建和图像重建方法。

Sep, 2023

本文讨论了 CMS 在大型强子对撞机上使用多种算法通过诸如荷电粒子轨迹的冲击参数、重构衰变顶点的属性和存在或不存在只有电子，或两者结合的变量来选择起源于 b 夸克的喷注。

Nov, 2012

本文介绍了 CMS 实验在质心能量为 13TeV 的质子 - 质子碰撞中，用于识别重味喷注的鉴别变量和算法，并开发出新的算法以提高重味喷注鉴别的效率和精确度，同时还实现了对包含两个 $b$ 强子的喷注和 $c$ 喷注的鉴别，目前以 15% 左右的提高在 1% 误识率下正确识别 $b$ 喷注的效率，同时在适中的喷注横向动量下准确性高可达几个百分点，而在高喷注横向动量下也可达到约 5%。

Dec, 2017

使用 CMS 实验的公共数据，通过软簇群分解技术以及 CMS 的质子簇流重建算法，研究了喷注的 2 节枝亚结构，结果表明，在 CMS Open Data 与粒子发生器得到的结果之间存在较好的一致性。

Apr, 2017

DELPHES 3.0 是一个快速模拟工具，具有模拟探测器响应的能力，旨在为各种表观研究提供多功能探测器的模拟。可以从模拟探测器响应中重建各种物理对象，包括跟踪、块状量以及高级对象，如孤立电子、喷注、tau 子和缺失能量。

Jul, 2013

DELPHES 是基于 C++ 的新型框架，提供了快速的多用途探测器响应模拟，包括磁场中的跟踪系统、能量计、μ 子系统以及可能沿着射线线排列的前向探测器；模拟考虑了磁场，探测器的晶格和子探测器分辨率的影响，可应用于专门的分析，输出包括孤立电子、跨越能量丢失和喷注等可观测物理量。

Mar, 2009