用 CMS 开放数据探索喷注空间
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
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
该论文介绍了针对 CMS 探测器开发的全面的局域流重建算法，该算法已成功应用于首个强子对撞机物理分析，并且在堆积衰减、能量分辨率等方面具有优越的性能表现。
Jun, 2017
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。
Feb, 2019
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
通过利用 CMS 公开数据对喷注的 2 叉子结构进行研究，验证了对量子色动力学的 1 → 2 分裂函数，并实现了通过喷注亚结构测量揭示分裂函数的目标。
Apr, 2017
本综述回顾了 ATLAS 和 CMS 实验使用最先进的喷注子结构技术的发展历程，为在大型强子对撞机中寻找新物理、探索标准模型特别是相空间极端区域提供了许多创新方法。
Mar, 2018
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