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large hadron collider
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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。
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8 years ago
深度学习增强的希格斯到 τ⁺τ⁻的探索
这篇论文研究了使用深度神经网络和贝叶斯优化算法来提高通过 Large Hamron Collider 探测到的希格斯玻色子挑战 5σ 显著性的可能性，并成功地检测出希格斯玻色子衰变成一对 tau 轻子。
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10 years ago
125 GeV 希格斯玻色子的异域衰变
本文对非标准希格斯衰变进行了广泛调查，并着眼于现有和即将到来的大型强子对撞机数据上的新实验分析，重点搜索异质希格斯衰变，提供了一种非常好的发现机会，同时还评估了 LHC 运行 1 后异质希格斯衰变的状态，设置了新的非平凡约束条件，并重申了需
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11 years ago
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。
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12 years ago
m_T2：光鲜背后的真相
本文提出了类似于横向质量的运动学变量 m_T2，可以用于在两个或多个粒子未被检测到的事件中，描述了该变量和适用于该变量的事件拓扑结构，讨论了其数学特性，并简要介绍了两个案例研究，展示了在大型强子对撞机中重建超对称粒子质量时 m_T2 的关键
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21 years ago
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