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摘要搜索中准双β衰减（0νββ）的下一代搜索有望回答有关中微子性质和Uni-Verse Matter-Antimters不对称性的来源的深刻问题。他们将每年寻找每吨仪器同位素的事件率少于一个事件。要求发现模拟0νββ的探测器事件的发现，准确和有效的模拟至关重要。传统的蒙特卡洛（MC）模拟可以通过基于机器学习的生成模型来兼顾。这项工作描述了我们为像Kamland这样的单片液体闪烁体检测器设计的生成模型的性能，以生成没有预先固定物理模型的精确模拟数据。我们介绍了他们当前恢复低级特征并执行插值的能力。将来，这些生成模型的结果可用于通过提供高质量的丰富生成数据来改善事件分类和背景拒绝。
用于模拟Kamland-Zen的生成模型
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