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CERNTAURO：用于恶劣和半结构化环境中的机器人检查和遥控操作的模块化架构
摘要 智能机器人系统对于工业、核电站以及一般恶劣环境（例如欧洲核子研究中心 (CERN) 粒子加速器综合体和实验）来说正变得至关重要。为了提高安全性和机器可用性，机器人可以执行重复、计划外和危险的任务，而人类要么选择避免这些任务，要么由于危险、尺寸限制或极端环境而无法执行这些任务。本文介绍了一种用于在恶劣环境中进行自主检查和监督远程操作的新型机器人框架。所提出的框架涵盖了机器人干预的所有方面，从规格和操作员培训、根据可能的放射性污染风险选择机器人及其材料，到干预的实现，包括程序和恢复场景。本文提出的机器人解决方案能够自主导航，以安全的方式检查未知环境。实施了一种新的实时控制系统，以确保快速响应环境变化并适应机器人在半结构化和危险环境中可能遇到的不同类型的场景。所提出的框架的组成部分包括：一种新颖的双边主从控制、一个名为 CERNbot 的新型机器人平台，以及一个先进的用户友好型多模式人机界面，也用于操作员的离线交易
日本增强的军事能力将支持美国……
与韩国官员一样，日本官员私下对 2024 年美国总统大选结果对美国作为盟友的可靠性表示了极大担忧。他们担心，如果选出一位孤立主义候选人，他可能会因成本纠纷而威胁从日本撤军，或者放弃美国保卫盟友的承诺。15 在危险的环境中孤军奋战的担忧促使日本加强安全态势，以消除其作为“搭便车盟友”的形象。韩国也担心被抛弃，这也是最近支持自主核武器计划的呼声高涨的一个因素。16
物理 1012 问题集 1 的解决方案总计
12. (6 分) 在欧洲核子研究中心的 ALPHA 反氢实验中，反质子沿着光束管传播到实验中。我们需要降低它们的能量，以便将它们与正电子结合以制造反氢。反质子被引入两端之间电位差为 5 kV 的区域。光束中每个反质子会损失多少能量？如果 α 粒子（裸氦核）通过这种电位差加速，它会获得多少能量？为什么当反质子处于具有这种电位差的区域中时，α 粒子会损失能量，而 α 粒子会获得能量？
ECFA检测器R＆D路线图的概要
粒子物理领域建立在20世纪的主要科学革命的基础上，尤其是在2012年在CERN的Higgs Boson赢得诺贝尔奖奖得主的实验发现和理论发展上。在欧洲粒子物理战略（ESPP）的全球背景下，从欧洲的角度出发了对现场的野心（ESPP）。这种策略对未来半个世纪的愿景构成了科学计划，该计划在最早的时候探索最小的尺度和宇宙的物质和力量时，将继续为问题提供答案，一旦认为是哲学上的猜测，并且有潜力揭示出根本的新现象或从未有过的物质的现象或形式。
为发现而建：费米实验室计划概述
• 来自 55 个国家的 4,000 多名科学家使用费米实验室及其粒子加速器、探测器和计算机进行研究 • 其中包括来自美国 41 个州的 175 所大学和实验室的 2,200 多名科学家 • 费米实验室正在吸引和培训下一代多元化的 HEP 科学劳动力：114 名博士后、273 名研究生、52 名本科实习生 • 费米实验室的科学家还在 CERN、桑福德地下研究设施 (SURF)、SNOLAB、塞罗托洛洛美洲际天文台、南极望远镜、NOvA 阿什河实验室、物质波原子梯度仪干涉传感器工作
2015年审查的物理和天文年度
但是，物理学家已经知道，即使使用希格，标准模型也必须不完整。一方面，它无法解释重力。此外，从1970年代开始的观察结果表明，该模型仅占宇宙能量的5％。一种称为暗物质的神秘物质又占25％，而更神秘的“暗能量”占了其余70％。在接下来的几十年中，理论家开发了一组统称为“超对称性”的理论，表明大型强子对撞机（LHC）几乎在欧洲的核研究组织或瑞士日内瓦的CERN几乎完成，可能会出现在前后观察的黑物质颗粒物。这些粒子以及其他标准模型所预测的类似的粒子是Maksimović的目光。
日本增强的军事能力将支持美国……
与韩国官员一样，日本官员私下对 2024 年美国总统大选结果对美国作为盟友的可靠性表示了极大担忧。他们担心，如果选出一位孤立主义候选人，他可能会因成本纠纷而威胁从日本撤军，或者放弃美国保卫盟友的承诺。15 在危险的环境中孤军奋战的担忧促使日本加强安全态势，以消除其作为“搭便车盟友”的形象。韩国也担心被抛弃，这也是最近支持自主核武器计划的呼声高涨的一个因素。16
Alexandre de Moor
过去几十年来深度学习技术的发展和改进为高能物理学的算法方法创造了新的机会。尤其是，深度学习导致了算法识别算法的性能的显着进步，当在孔子大型强子撞机（例如cern the Cern the Colling collider）中产生时，由夸克或gluon碎片形成的结构。在本博士学位论文中，我们着重于深度学习方法，以增强CMS实验中喷气风味识别算法的性能。我们旨在通过改善模型鲁棒性来扩展其功能，以应对可能应用于算法使用的变量的变化。此外，通过扩展其最初的任务，我们为将来的研究带来了新的机会。首先，我们在创建保持喷气机结构的深神经网络的背景下探索变压器体系结构。我们建立了两个模型，其性能和计算成本为现场设定了新的最新技术。第二，我们基于对抗性攻击引入了一种数据不足的训练方法，从而提高了模型的稳健性，以防止输入变量的分布变化。增强鲁棒性对于改善校准后的模型性能是必要的。最后，我们成功地扩展了算法的任务以识别Hadronic Taus并估计喷气能量校正和分辨率。此外，我们介绍了奇怪喷气机的识别，这是LHC实验的第一个。最终，这项博士学位的工作导致创建了一类新的模型，具有改进的建筑，培训方法以及人工神经网络可能实现的范围的扩大范围。最终的模型（称为Upart）是LHC的CMS实验的JET识别的最新模型。通过源自奇怪夸克的喷气机的识别是LHC的第一个，一旦校准了新模型，就可以追求针对包含这种类型喷气的最终状态的新分析。
![arXiv:2111.11184v1 [physics.ins-det] 2021 年 11 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0122e5130a1b771c92006aa8ae69ef85b63b6248.webp)
arXiv:2111.11184v1 [physics.ins-det] 2021 年 11 月 22 日
摘要：本文介绍了一种采用 130 nm SiGe BiCMOS 技术设计的小面积单片像素探测器 ASIC，用于升级 CERN 的 FASER 实验的预流探测器。该原型的目的是研究快速前端电子器件在像素敏感区域内的集成，并确定能够最好地满足实验规格的配置。为了应对与像素内前置放大器和鉴别器集成相关的若干挑战，自感噪声、不稳定性和串扰被最小化。还将描述用于特性描述和设计选择的方法。这里研究的两种变体将在 FASER 实验预流的预生产 ASIC 中实施，以进行进一步测试。