• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Расширенный поиск
«Высшая школа экономики»
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
по году
Тематика
Новости
1 марта 2021
ВШЭ и Центр перспективных управленческих решений развивают проект о научно-исследовательских данных
Вышка и Центр перспективных управленческих решений (ЦПУР) заключили соглашение о сотрудничестве в рамках проекта «Инфраструктура научно-исследовательских данных» (ИНИД). Эксперты университета и ЦПУР планируют обмен информацией, опытом и научными материалами, а также ведение совместных исследований на основе анализа массивов государственных и других открытых данных.
24 февраля 2021
Патриотизм: эмоции или действие?
Две трети жителей нашей страны понимают патриотизм как любовь к Родине. И в восемь раз меньше россиян считают патриотизмом трату своих денег и времени на пользу обществу.
24 февраля 2021
Выявлена наследственная предрасположенность к тяжелому течению COVID-19
Исследователи из ВШЭ впервые в мире выявили наследственную предрасположенность к тяжелому течению COVID-19. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Immunology.

Статья

Updated measurement of decay-time-dependent CP asymmetries in D0→K+K− and D0→π+π− decays

Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology. 2020. Vol. 101. No. 1. P. 1-12.
Borisyak M., Derkach D., Guschin M., Ustyuzhanin A., Chekalina V., Boldyrev A., Arzymatov K., Belavin V., Kazeev N., Maevskiy A., Ratnikov F., Ryzhikov A., Baranov A., LHCb c.
Язык: английский
Полный текст (PDF, 384 Кб)
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Experimental High Energy Physics and Elementary Particles Physics
Публикация подготовлена по результатам проекта: Использование машинного обучения для проверки и улучшения качества данных, собираемых на Большом адронном коллайдере и других экспериментах физики частиц(2020)
Похожие публикации
Particle-identification techniques and performance at LHCb in Run 2
Guschin M., Chekalina V. In bk.: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. Frontier Detectors for Frontier Physics: 14th Pisa Meeting on Advanced Detectors.. Elsevier, 2019. P. 568-569.

One of the most challenging data analysis tasks of modern High Energy Physics experiments is the identification of particles. In this proceedings we review the new approaches used for particle identification at the LHCb experiment. Machine-Learning based techniques are used to identify the species of charged and neutral particles using several observables obtained by the LHCb sub-detectors. We show the performances of various solutions based on Neural Network and Boosted Decision Tree models.

Добавлено: 19 февраля 2020
Machine Learning Photons Separation in the LHCb Calorimeter
Ratnikov F., Panin A., Chekalina V. Journal of Physics: Conference Series. 2017.
Добавлено: 26 февраля 2018
Evidence for exotic hadron contributions to $\Lambda_b^0 \to J/\psi p \pi^-$ decays
Ustyuzhanin A., Derkach D., Rogozhnikov A. et al. Physical Review Letters. 2016. Vol. 117. No. 8.
Добавлено: 23 октября 2016
Measurement of forward $W$ and $Z$ boson production in association with jets in proton-proton collisions at $\sqrt{s}=8$ TeV
Ustyuzhanin A., Rogozhnikov A., Derkach D. et al. Journal of High Energy Physics. 2016. Vol. 131.
Добавлено: 23 октября 2016