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评估英国从 CERN 获得的利益
与世界一流研究相关的效益和影响 CERN 的研究在粒子物理学方面取得了重要进展，包括一系列具有里程碑意义的发现，例如希格斯玻色子——40 多年前假设的粒子物理学标准模型中缺失的最后一块。CERN 取得的其他重大突破包括发现弱中性流（1970 年代）和电弱（W 和 Z）规范玻色子（1980 年代）、测量轻子代数（1990 年代）、观察到粲夸克中的 CP 破坏（2019 年）以及（迄今为止）显示不存在超对称性的零结果。这些进步支持了进一步的科学进步，并有可能在长期内产生非常重大的、更广泛的社会影响。英国科学家也在此研究的基础上支持他们的进一步进步和成就。仅在过去 10 年中，就有超过 20,000 篇英国科学论文引用了 CERN 文章，其中包括许多英国最具影响力的物理学论文（其中 25% 的英国论文是全球范围内其领域内被引用次数最多的 10%）。
KEKB B-Factory 设计报告 - CERN 文档服务器
KEKB 是一台 8x3.5 GeV 非对称电子-正电子对撞机，旨在实现质心能量为 10.58 GeV 的电子-正电子对撞。其使命是支持高能物理研究计划，研究 B 介子衰变中的 CP 破坏和其他主题。其目标光度为 10 34 cm~ 2 s~ 1 。KEKB 经日本政府批准，于 1994 年 4 月正式开始建设，为期五年。KEKB 的两个环（低能环 LER 用于 3.5 GeV 的正电子，高能环 HER 用于 8 GeV 的电子）将建在现有的 TRISTAN 隧道中，隧道周长为 3 公里。TRISTAN 的基础设施将得到最大程度的利用。利用较大的隧道宽度，KEKB 的两个环将并排建造。由于束流轨迹的垂直弯曲往往会增加垂直束流发射率，因此其使用量被最小化。
与CERN相关的巴西：机遇和挑战
发射：07/01在宇宙射线研讨会上与粒子加速器：100年的CésarLattes，从USP和70年的CERN起了90年的时间”（https://indico.ifsc.usp.br/e/e/lattes100anes）在Ifusp。
IBM欢迎CERN作为IBM量子网络中的新枢纽
到目前为止，科学家一直在使用经典的机器学习技术来分析粒子探测器捕获的原始数据，并自动选择最佳候选事件。，但我们认为通过用量子来增强机器学习，我们可以大大改善这一筛选过程。尤其是，比指数级的Qubit Hilbert空间，量子计算机应该能够比传统的，经典的机器学习算法更有效，准确地捕获粒子碰撞数据集中的量子相关性。这种能力应导致对实验的更好解释。
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
NA61/SHINE 对 CERN SPS 能量波动和相关性的结果
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [4, 5] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型无法重现任何测量到的 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们还没有完全理解涨落是如何产生的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 时，一个可能的工具是质子间歇性，它应该遵循 CP 附近的幂律涨落。可以通过研究二阶阶乘矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px, py) 空间中胞元数量的缩放行为来检查（参见参考文献 [6, 7, 8]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减去后，二阶阶乘矩 Δ F 2 ( M ) 应该根据 M >> 1 的幂律缩放，得到临界
IceCube 嵌入南极洲 - CERN 文档服务器
外部通讯员： 阿贡国家实验室（美国）：D Ayres 布鲁克海文国家实验室（美国）：P Yamin 康奈尔大学（美国）：D G Cassel DESY 实验室（德国）：llka Regel、P Waloschek 费米国家加速器实验室（美国）：Judy Jackson GSI 达姆施塔特（德国）：G Siegert INFN（意大利）：Barbara Gallavotti 北京高能物理研究所（中国）：Tongzhou Xu 杰斐逊实验室（美国）：Melanie O'Byrne JINR 杜布纳（俄罗斯）：B Starchenko KEK 国家实验室（日本）：A Maki Lawrence 伯克利实验室（美国）：Christine Celata 洛斯阿拉莫斯国家实验室（美国）：C Hoffmann NIKHEF 实验室（Pay-Bas）：Paul de Jong 新西伯利亚研究所（俄罗斯）：S Eidelman 奥赛实验室（法国）：Anne-Marie Lutz PSI实验室（瑞士）：P-R Kettle 卢瑟福阿普尔顿实验室（英国）：Jacky Hutchinson 萨克雷实验室（法国）：Elisabeth Locci IHEP，Serpukhov（俄罗斯）：Yu Ryabov 斯坦福线性加速器中心（美国）：N Calder TRIUMF 实验室（加拿大）：M K Craddock
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。