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J/psi meson
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AI模型直接从LHC碰撞数据中学习标准模型物理学
研究人员开发了一种名为ShellFlow的基于Transformer的生成模型，可以直接从Large Hadron Collider收集的数据中学习粒子物理学标准模型的结构。该模型在ATLAS Open Data发布的约十亿次碰撞事件上进行训练，无需超出基本运动学公式的明确先验知识，即可重现各种物理现象。ShellFlow成功学习了粒子内运动学、双轻子共振、Weinberg角以及W玻色子和顶夸克的质量，证明了标准模型的重要部分可以直接…
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可解释深度学习框架通过碰撞分析核结构
研究人员开发了一种新颖的可解释多任务深度学习框架，用于分析超外围碰撞（UPCs），以更精确地理解核结构。该框架将横向动量分布映射到各种核结构指标，并确定了推断的关键运动学区域。该方法通过在$^{96}{40}Zr + ^{96}{40}Zr$碰撞中使用相干$J/\psi$光生产进行了演示，有效地分离了衍射主导和干涉主导的信息。