Feb, 2019

利用 CMS 开放数据进行夸克和胶子的端到端喷注分类

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TL;DR使用高保真模拟的 CMS 开放数据，构建以低级检测器数据为基础的端到端喷注图像分类器，可以区分以夸克 vs. 胶子引发的喷注；并将端到端方法泛化到夸克 vs. 胶子二喷注 QCD 事件的事件级分类中，与使用手工特征的方法进行对比，结果表明端到端算法对事件和堆积的影响具有很强的鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度神经网络进行高能物理中的喷注味道分类

    使用深度神经网络对高能碰撞中的粒子进行分类，仅使用轨迹和顶点信息可以超越现有良好性能的工具，而添加更低级别的轨迹和顶点信息可以极大提高分类性能。

    Jul, 2016

  • Jet-Images -- 深度学习版本

    采用基于深度学习技术的机器学习算法识别高增强度 W 玻色子，该算法优于传统的物理学特征驱动算法，通过可视化训练过程，可以获得附加信息以提高性能，加深对逐渐深入了解喷注中的物理以及新粒子和新力的敏感性的物理学特征驱动工具和监督学习算法之间的相互作用的普遍性。

    Nov, 2015

  • 利用深度神经网络进行高能物理中的喷注细分分类

    本文使用深度神经网络进行图像分类，无需专家特征即可区分大型强子对撞机数据中的单一强子粒子喷注和多重粒子喷注，效果与现有分析方法相当或略优。

    Mar, 2016

  • 用 CMS 开放数据探索喷注空间

    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

  • CMS 实验中的 b 强子喷注鉴别

    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

  • 量子视觉变压器用于夸克胶子分类

    提出了一种混合量子 - 经典视觉转换器架构，其特点是在注意机制和多层感知机中集成了变分量子电路。该研究解决了计算效率和资源限制在分析未来的高亮度大型强子对撞机数据方面的重要挑战，提出了该架构作为潜在解决方案。通过将该模型应用于 CMS 开放数据的多探测器喷注图像，我们评估了该方法的性能，旨在区分强子引发的喷注和胶子引发的喷注。我们成功训练了量子模型，并通过数值模拟对其进行了评估。使用这种方法，在考虑类似数量的参数的情况下，我们实现了与完全经典架构几乎相媲美的分类性能。

    May, 2024

  • 仅需集合：基于 FPGA 的超快速喷注分类方法在 HL-LHC 中的应用

    通过对基于机器学习的算法在可编程门阵列上进行准确的喷注风味分类的研究，展示了在输入规模和算法选择方面的延迟和资源消耗如何扩展，并提供了一种用于在 CERN LHC 的高亮度阶段进行标记的模型的初始设计。通过量化感知训练和高效硬件实现，我们展示了可以以较低的计算资源成本实现复杂架构（例如深度集合和交互网络）的 O（100）纳秒推理。

    Feb, 2024

  • 使用 DeepJet 进行喷注物味道分类

    本文提出了一种新的模型 DeepJet，利用现代深度学习技术解决了以往方法存在的输入大小限制，从而在高能物理实验中对于喷气风味分类和夸克胶子标记方面取得了较好性能。

    Aug, 2020

  • 适用于喷注物理的 QCD 感知递归神经网络

    本文介绍了一种基于量子色动力学和自然语言的类递归神经网络，该方法在从可变长度集合的粒子四动量中建立任务特定的喷注嵌入方面具有灵活性，在所有稳定粒子上操作的事件级分类器首次展示了类比从单个喷注（句子）扩展至完整事件（段落）的能力。

    Feb, 2017

  • 利用 CMS 开放数据进行喷注次级结构研究

    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