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电子离子对撞机的 ePIC 桶形成像量热仪
v3 具有全面的测试程序：台式和测试光束、辐照、NASA 有效载荷任务（A-STEP）的四芯片读数、与 ePIC 的 Pb/SciFi 集成（研发研究和测试文章生产）
与内存功能有关的全身细胞因子6-9个月...
L. L. Bosttur，C。Capeleration，N。Amemiya，Soud，B。Achmann，J.S。成员Berg, A. Bersoni, A. Bertarelli, F. Boattini, B. Bordiment, P. Borgs of Sousa, M. Breschi, B. Caifr, X. Chaud, Senate, F. Debray, A. Dudarer, M. Fabber, S. Fabber, S. Farinon , P , T. Ogitsu , M. Palmer , J. Pavan , H. Picarz , Member Senior, IEEE , A. Portone ，L。Fine，E。Rochepault，L。Rossi，IEEE，M。Stalling，H.H.J。我是凯特（IE EEE），IEE，P。证书，Q。Vallone，A。Vanweij，R。VanWeelderen，M。Wozniak，A。Yamamoto，Y. Y. Yang，Y. Y. Zhai，IEE，IEE和A. Zlobin。
一个更安全，更小，更清洁的亚临界th裂 - 杜特隆融合杂种反应堆：DD对撞机而不是Muonic Fusion
抽象的化石燃料满足了人类大部分能量需求，由于其高碳排放而导致气候变化。有两种类型的能源可以替代化石燃料：可再生和核能。核能来源在效率和可持续性方面更有优势。由于脑尿液的产生要低得多，将th th的用作融合反应堆中的核燃料将有助于减少放射性废物。融合反应器被认为是有希望的，仍处于研发阶段。在这方面，混合融合 - 融合反应器似乎更有希望，而最近提出的Muon催化的DD融合与级联反应器的组合值得赞赏。在这项研究中，我们表明使用DD碰撞器而不是Muonic融合具有显着优势。 关键字：DD对撞机，thor，杂交反应堆，融合，裂变，核能1. 简介在这项研究中，我们表明使用DD碰撞器而不是Muonic融合具有显着优势。关键字：DD对撞机，thor，杂交反应堆，融合，裂变，核能1.简介
电子离子对撞机（EIC）
EIC 项目由布鲁克海文国家实验室和托马斯·杰斐逊国家加速器设施联合管理。它已通过了能源部五个“关键决策”(CD) 里程碑中的前两个，目前处于设计阶段 ()。保持这一进度对于吸引和留住建设和运营这种最先进设施所需的高技能劳动力至关重要，并为建筑工人、设备制造商和材料供应商、技术人员、工程师、科学家和早期职业专业人士提供额外的就业机会，以及为当地、州和国家企业以及少数族裔和女性拥有的企业提供经济机会。预计建设将于 2024 年左右开始，运营将于 2030 年代初开始，随后将产生 20 多年的科学影响以及当今尚不存在的创新和改进机会。
电子离子对撞机（AI4EIC）的人工智能
C. Allaire 60·R。修订22·E. -C。关联3·M。Baland33·M。黄油28·I. Chatagnon 27·E.Cisbani 37·E.W。Cline 46·S. S. Dash 23·C. Dean 31·W. Deconinck 54·A. Deshpand 3.6·M 27,64·M.手指10·M。FingerJr. 10·E。 J. Huang 3·A.Jalotra 53·D.D.Jayakodige 21,27·B。Joo39·M。Junaid56·N. Callant 62·P.Karande 30·B.Kriesten·R.R.Elayavalli 61·Li 41·Li 41·Li 41·Li 39·F. Liu 39·F. Liu 39·F. Liu 39·F. liuti 58·G.Matusek 15·M。Mceneney15·D.McSpadden 27·T. Menzo 51·T.Miceli 17·V.Mikuni 65·R.Montgomery·B.Nashman 16·J。海峡16·D.Richford 2·B。J。Roy 38·D.Roy 45·A.Saini 17·N·N·萨莫27·T.Satogata 27.40·G·S·斯伯利尼（G. Sborlini） Syodmok 26·J。Stevens64·P。Sone64·L。Suarez64·K。Suresh56.64·A. -N.tawfik 19·F。ToralesAcosta 29·N. Tran 17·R。Trotta47·F. Jt。 WU 54·N。Zachari59·P。Zurita
hapticColling：在虚拟工具期间使用僵硬碰撞的未接地力反馈
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对撞机物理的量子可观测量
1. Alice 和 Bob 分别测量 sa [ α ] 和 sb [ β ]。重复测量多次并计算 < sa .sb >。 2. 对 a 和 b' 重复 (1)。 3. 对 a' 和 b 重复 (1)。 4. 对 a' 和 b' 重复 (1)。
比较量子和经典机器学习在大型强子对撞机中矢量玻色子散射背景减少的效果
我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较，这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类，该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行，与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比，表现出非常好的性能。特别是，我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类，其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC)，但使用的资源数量要少得多，训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示，但它代表了