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CEPC电磁量热量计研发：状态和亮点
•需要空前的喷气测量能量分辨率•主要的量热法选项：高度粒度（成像） +粒子流量算法（PFA）•PFA量热量：calice calorimetry：在此过程中探索的各种选项•专注于这次演讲：Skintillator-Sipillator-Sipillator-SIPM-SIPM ECAL PROTOTYS和NEW CRYSER ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL
CEPC力学和模型-Indico Global
方向和±1mm沿径向方向。- 必要时将真空支撑块设置在长磁铁中。- 对撞机中的基座：设计的钢筋混凝土和钢板。- 助推器中的支撑框架：设计为钢。- 调整机制：楔形调整或螺丝调整，将接口到
在CEPC
摘要。机器学习近几十年来一直蓬勃发展，并且在许多领域都至关重要。它显着解决了粒子物理学中的一些问题 - 粒子重建，事件分类等。但是，现在是时候通过量子计算打破常规机器学习的限制了。具有量子内核估计器（QSVM-KERNEL）的支持矢量机算法利用高维量子状态空间来识别来自背景的信号。在这项研究中，我们采用了这种量子机学习算法的开创性，以研究圆形电子峰值碰撞器（CEPC）的E + E-→ZH工艺，这是一个拟议的Higgs工厂，研究粒子物理学的电层象征对称性。使用量子计算机模拟器上的6个Qubits，我们优化了QSVM-内核算法，并获得了类似于经典的支持 - 向量机算法的分类性能。此外，我们使用IBM和Origin量子上的量子计算机硬件上的6 Qubits验证了QSVM-KERNEL算法：两者的分类性能都在接近无噪声的量子计算机模拟器。此外，原点量子硬件结果与我们研究中不确定性中的IBM量子硬件相似。我们的研究表明，最先进的量子计算技术可以由粒子物理学（基本科学的一个分支）使用，该分支依赖于大型实验数据。
CEPC顶点检测器的性能和背景分析
作为下一代对撞机，CEPC远远超出了Higgs工厂：•寻找H，Z，B和𝜏的异国情调或罕见衰减以及新物理学•巨大的测量潜在的SM：HIGGS，HIGGS，Electroweak Physics，electroweak Physics，flain Physics，QCD/QCD/Top
