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通过证据深度学习解开的异常电动物理
超越标准模型（BSM）计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法，尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中，我们强调了不确定性量化语言（UQ）如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习（ML）发展中的深度学习（EDL）来使UQ在模型歧视环境中分离数据（aletoric）和知识（认知）不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景，用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用（AEWI）相互作用（AEWI）（aewi），并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范，用于驱动CT18 PDF。
Los Alamos国家实验室碳存储活动
o声学和弹性波形反演方法（AEWI）。o双差异声和弹性波反转方法（双差AEWI）。o最小二乘反向时间迁移方法（LSRTM）。•改善微震动成像速度模型的新反转算法。可以使用新方法提高微震态事件的位置精度。•CO 2在包含盐水和烃的多相系统中的存储和捕获：中等规模的实验（1D柱，2D储罐）用于了解气相膨胀的过程，气相膨胀和CO 2迁移以表征CO 2和CO 2和CO 2的影响，而CO 2和CO 2-在地下水含水层中溶解水泄漏。关键发现包括：