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粒子和Astroparpicle物理学的机器学习
今天，人工智能和机器学习技术具有广泛的应用。机器学习技术的应用正在在高能量物理（HEP）和Astroparpicle物理学的研究领域中获得动力。大型强子对撞机（LHC）的实验以及其他几个基于对撞机的和Astroparpicle实验正在积累大量数据，以精确测量粒子物理学的标准模型参数的精确测量，并在较高的标准模型量表中搜索具有较高标准模型的范围，以使其具有较高的标准模型，以使其具有综合的实验性和实验性。将来，高光度LHC预计提供的数据将比迄今为止可用的数据多十倍。在开发事件分类，对象识别和估计策略方面，在HEP中应用Ma Chine学习的应用已经取得了很大的进步。ML方法有望在未来的数据分析中受到大量使用。
研究和使用固态量子技术......
使用Sub-K温度设备专用于单个粒子和光子检测的全球实验性活动。达到此类探测器的量子和热力学极限非常具有挑战性，需要创新的先进传感器技术。在与暗物质研究（Edelweiss，iaxo）和中微子物理学有关的项目框架中，IJClab的ASSD组正在基于用充当声音，电荷或光传感器的超导结构来开发大量的冲线机。进行了一项重要的研发，涉及配备了几种过渡边缘传感器（TES）原型设计的Astroparpicle探测器。一旦进行了优化，这些传感器就可以达到横梁温度波动的最终热力学极限，并为量子受限的检测开辟了道路。
AutoSourceId分类器 - 使用带有空间信息的卷积神经网络的星形 - 加拉克斯分类
1 Department of Astrophysics/IMAPP, Radboud University, PO Box 9010, 6500 GL Nijmegen, The Netherlands e-mail: f.stoppa@astro.ru.nl 2 Center for Astrophysics and Cosmology, University of Nova Gorica, Vipavska 13, 5000 Nova Gorica, Slovenia 3 High Energy Physics/IMAPP, Radboud University, PO Box 9010，6500 Gl Nijmegen，荷兰4 Nikhef，科学园，105，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰5.荷兰太空研究所，索邦纳兰2，3584 Ca Utrecht，荷兰8荷兰8天文学研究所，库伊文氏库文氏库素，Celestijnenlaan 200d，3001比利时卢芬，比利时9号卢文9 Astronomy, University of Cape Town, Private Bag X3, Rondebosch 7701, South Africa 11 South African Astronomical Observatory, PO Box 9, Observatory, Cape Town 7935, South Africa 12 Dipartimento di Fisica, Universitá di Trieste, 34127 Trieste, Italy 13 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Trieste，34127意大利Trieste，14 Erlangen Astroparpicle Physics中心，Nikolaus-Fiebiger-STR。2，Erlangen 91058，德国