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JHEP02（2025）081
摘要：异常检测是一种至关重要的技术，用于探索大型强子对撞机（LHC）的标准模型（BSM）以外的新物理学的特征。LHC产生的大量碰撞需要复杂的深度学习技术。相似性学习是一种自我监督的机器学习，通过估计其与背景事件的相似性来检测异常信号。在本文中，我们通过相似性学习探讨了量子计算机对异常检测的潜力，利用量子计算的力量来增强已知的相似性学习方法。在嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的领域中，我们采用了混合经典的量词网络来搜索Di-Higgs生产渠道中的重标量共振。在没有量子噪声的情况下，混合网络表现出对已知相似性学习方法的改善。此外，我们采用了一种聚类算法来减少有限射击计数的测量噪声，从而导致混合网络性能提高了9％。我们的分析强调了量子算法在LHC数据分析中的适用性，其中随着耐断层量子计算机的出现，预计会进行改进。
疫苗给药v1.0（最终）
为了解决这种情况，在来自3个国家 /地区的专家（意大利和美国）之间建立了合作，在COVID-19-19大流行期间，所有这些都遇到了严重的挑战。作为学习健康社区（LHC）的倡议，该任务是设计和探索基于系统的COVID-19数据管理方法，以告知大流行或其他公共卫生紧急情况下实时战略决策。在Ros等人发表后。的文章描述了这种方法，[1]合作专家决定，应确定并进行合理范围的初始项目，以产生潜在的全球性质的真正影响。 通过这种合作，临床数据互换标准财团（CDISC）和LHC提倡单个全球数据标准，用于记录各个边界旅行的疫苗接种状态。的文章描述了这种方法，[1]合作专家决定，应确定并进行合理范围的初始项目，以产生潜在的全球性质的真正影响。通过这种合作，临床数据互换标准财团（CDISC）和LHC提倡单个全球数据标准，用于记录各个边界旅行的疫苗接种状态。
使用CMS实验中的机器学习技术重新权将模拟事件重新释放事件
粒子物理学中的数据分析依赖于粒子碰撞的准确模拟和检测器效应的详细模拟，以从记录的数据中提取物理知识。事件发生器以及基于Geant的模拟模拟，用于生成大量的模拟事件样本，以通过LHC实验进行分析。这些模拟的计算成本很高，其中检测器模拟和重建算法的CPU需求最大。本文介绍了如何使用一组给定模型参数获得的机器学习（ML）技术来重新使用类似的样品，以与来自不同参数或样本的样本中获得的样品。ML重新加权方法避免了需要通过事件权重将相关信息在单个样本中不相关的信息来多次模拟检测器响应。在LHC处的模拟顶级夸克对生产中，提出了用于重新加权的结果，以重新加权以建模变化和高阶计算。这种基于ML的重新加权是CMS实验的未来计算模型的重要组成部分，并将促进高光度LHC处的精确测量。
紧凑型MUON螺线管检测器超导磁铁的15年操作
摘要 - 自2008年以来，紧凑型MUON电磁阀（CMS）检测器磁铁一直在CERN的大型强子对撞机（LHC）上运行。它必须运行，直到高亮度LHC运行到2040年以后。CMS磁铁包含一个大型超级导电螺线管，可提供3.8 t的磁场，直径为6 m，长度为12.5 m。线圈由铝制稳定的Rutherford NB-TI/CU电缆构建，并在4 K下以沸腾模式下的间接传导冷却，并用沸腾的氦气进行沸腾模式。磁铁在2006年在Cern Point 5的Surface Hall委托。随后在2007年将其转移到地下实验区域，从那时起，它被推荐并成功地以3.8 T的名义字段进行操作。在本文中介绍了磁铁操作数据的摘要，以及观察到的纯铝导体稳定剂的残余电阻率比（RRR）的进行性变化，这是操作周期和磁铁热身的函数。描述了遇到的技术问题，以及用低温和真空抽水实现的解决方案，以及在控制系统的LHC关闭期间进行的升级，低温和供电电路，该电路已实施了自由轮晶状体系统。
路易斯安那州 LIHEAP 服务交付指南
LHC 应审查分受资助者的政策和程序手册，以确保其更新、准确并符合 DHHS 法规和指南。本《服务交付指南》的副本将提供给所有分受资助者。此外，分受资助者必须确认收到并遵守本《服务交付指南》的规定，以确保遵守所有联邦法规以及所有适用的路易斯安那州法规。分受资助者必须向所有入职工作人员提供政策和程序手册的副本，并指导他们阅读并熟悉手册中包含的规定。LHC 将在监控访问期间审查分受资助者的《服务交付指南》副本，以确保指南更新、准确并符合 DHHS 法规和指南。
