Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para mejorar la detección de anomalías en la física de partículas.
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Gregor Kasieczka
CATHODE ofrece un enfoque nuevo para encontrar nuevas partículas en experimentos de colisionadores.
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Un estudio revela que los árboles de decisión mejorados son geniales en entornos ruidosos para detectar anomalías.
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Sophon mejora la búsqueda de nuevas partículas pesadas en el LHC a través de un aprendizaje profundo avanzado.
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Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para analizar modelos de física complejos más allá del Modelo Estándar.
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Los científicos encuentran mejores formas de detectar señales raras en los datos.
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El deep learning impulsa la investigación en física de partículas con el extenso conjunto de datos AspenOpenJets.
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