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Junle Li

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TOOL · CL_307870 · Oct 19 · 04:00

深度学习模型旨在抑制中微子实验中的碳-14噪声

研究人员开发了三种深度学习模型，包括一个时空图神经网络和两个基于Transformer的模型，用于识别和抑制液体闪烁体探测器中的碳-14衰变产生的光子击中。这些模型旨在通过区分碳-14信号和实际事件信号（尤其是在时空重叠时）来提高中微子实验的能量分辨率。所提出的模型实现了25%至48%的碳-14召回率，同时将电子-正电子事件的误识别率保持在1%以下。