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利用不完整数据的机器学习粒子鉴别在 ALICE 实验中的应用
ALICE 实验在 LHC 测量了超细相对论重离子碰撞中形成的强相互作用物质的性质。该研究需要准确的粒子鉴别，传统方法使用矩形截断，但机器学习方法可以获得更好的性能。我们的解决方案使用多个神经网络作为二进制分类器，并通过特征集嵌入和注意力来
PDF3 months ago
基于机器学习的缺失数据粒子识别
在本研究中，我们介绍了一种新颖的粒子鉴别（PID）方法，适用于 CERN 的大型强子对撞机上的 ALICE 实验。我们提出的方法可以使用所有可用的数据示例进行训练，包括不完整的数据，从而提高所选样本的 PID 纯度和效率。
PDF7 months ago
机器学习在聚焦气凝胶探测器方面的应用
超魅力 -τ 工厂实验的粒子识别将由聚焦增量环形成像切伦科夫探测器 (FARICH) 提供，探测器位置的特殊性使得适当的冷却困难，因此捕获了大量的环境背景杂讯，需要减轻以减少数据流并提高粒子速度分辨率，在这项工作中，我们提出了几种根据计算机
PDF7 months ago
使用深度学习从堆积信号中恢复原始信号
本研究利用深度学习方法对堆积信号进行校正，成功地提高了数据的能量和时间分辨率，并显著改善了粒子鉴别图和粒子轨迹。该方法可用于类似的问题，如多信号分离或与其他类型的噪声和背景校正堆积信号。
PDFa year ago
EIC 张伦科夫探测器成像的人工智能
本文总结了在未来电子离子对撞机中，影像 Cherenkov 探测器在粒子识别（PID）中的主要应用，并讨论了 AI 辅助设计和模拟在此过程中的可能应用。
PDF2 years ago
提升决策树作为粒子识别的一种替代人工神经网络的方法
本文比较了使用人工神经网络和提升决策树的粒子识别效果，研究表明使用提升算法的粒子识别性能比使用人工神经网络更好，尤其适用于 MiniBooNE 在费米实验室寻找中微子振荡，这一结论在物理学中有广泛应用。
PDF20 years ago