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Krzysztof M. Graczyk
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基于机器学习的 the neutrino events calibrated with experimental data
研究人员开发了一种基于机器学习的 the neutrino-nucleus scattering events 生成模型。该模型即使在不需要 event-level data 的情况下,也可以使用 the differential cross sections 的实验测量进行校准。通过将模型微调到 MicroBooNE experiment 的特定测量,研究人员证明了对未包含在校准中的可观测量的准确性有所提高。校准后的模型在不同的 n…
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迁移学习增强电子-原子核截面模型
研究人员利用迁移学习开发了用于电子-原子核截面的数据驱动模型。这些模型最初在碳数据上训练,然后针对氦、锂、氧、铝、钙和铁等各种其他元素进行了微调。微调后的模型在所有目标上都显示出改进的性能,改进程度与可用数据的数量、质量和运动学域重叠度相关。即使对于原始训练数据之外的运动学配置,该方法也显示出鲁棒性。