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CMS Run 283408
CMS Run 283408
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强化学习优化大型强子对撞机中的实时触发器
研究人员开发了一种新颖的强化学习（RL）应用，用于大型强子对撞机（LHC）的实时事件过滤。通过将分组过滤策略优化（GFPO）应用于流式数据，RL代理可以动态调整触发阈值，以在保持目标背景率的同时最大化信号效率。该方法在应用于CMS Run 283408真实碰撞数据时，显示出显著的改进，横向能量触发器的容忍时间增加了56％，异常检测触发器的容忍时间增加了28％，标志着RL首次在此类环境中用于触发控制。
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强化学习实时优化大型强子对撞机触发器
研究人员开发了一种强化学习代理，能够实时优化大型强子对撞机（Large Hadron Collider）的触发阈值。该系统改编自Group-Filtered Policy Optimization (GFPO)，旨在在遵守背景速率约束的同时最大化信号效率。在模拟数据上进行测试时，该代理将容差时间间隔提高了高达48%，并显示出2%的累积信号效率增益。至关重要的是，在没有进一步调整的情况下，同一代理在真实的CMS碰撞数据上取得了显著改进，…