?
Nuclear Modification Factor of Neutral Pions in the Forward and Backward Regions in p−Pb Collisions
Physical Review Letters. 2023. Vol. 131. No. 4. Article 042302.
Aaij R., Abdelmotteleb A. S., Abellan Beteta C., Abudinén F., Ackernley T., Adeva B., Adinolfi M., A. Boldyrev, M. Hushchyn, M. Karpov, S. Mokhnenko, F. Ratnikov, A. Ryzhikov
Язык:
английский
Ключевые слова: физика высоких энергийLarge Hadron ColliderБольшой адронный коллайдерHigh Energy Physics - Experiment
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Добавлено: 23 июля 2026 г.
Borovitskaya I. V., Pimenov V. N., Korshunov S. N. и др., Physics of Atomic Nuclei 2026 Vol. 89 No. 1 P. S48–S55
Добавлено: 22 июля 2026 г.
Korogod D., Shapeev A., Новиков И. С., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 2 Article 024104
Добавлено: 22 июля 2026 г.
Sozykin K., Rybin N., Chertkov A. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 22 Article 224111
Добавлено: 22 июля 2026 г.
Парфеньев В. М., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2026 Vol. 114 P. 1–11
Добавлено: 17 июля 2026 г.
Михайлов И. А., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 1 Article 8
Whole-slide histology images (WSIs) can exceed 100 k × 100 k pixels, making direct pixel-level segmentation infeasible and requiring patch-level classification as a practical alternative for downstream WSI segmentation. However, most approaches either treat patches independently, ignoring spatial and biological context, or rely on deep graph models prone to oversmoothing and loss of local tissue ...
Добавлено: 16 июля 2026 г.
Кунинец А. А., Малыгина Е. С., Leevik A. G. и др., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2026 No. 22 Article 62
Добавлено: 16 июля 2026 г.
Прокофьев В. В., Забродин А. В., Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics 2020 Vol. 309 P. 225–239
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Прокофьев В. В., Забродин А. В., Theoretical and Mathematical Physics 2021 Vol. 208 P. 1093–115
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 5 С. 46–51
В предыдущей статье про Open Source в КНР [1] мы рассказали про Alibaba – крупную корпорацию, занимающую тридцатое место в рейтинге самых значимых мировых брэндов за 2025 год [2]. Место почетное, но не первое среди китайских компаний – на тринадцатом месте расположилась Tencent, разработчик WeChat и ряда других продуктов, широко используемых нашими восточными соседями. Tencent ...
Добавлено: 14 июля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 13 июля 2026 г.
Switzerland: Springer, 2026.
Добавлено: 12 июля 2026 г.
Petrukhin N. S., Ruderman M. S., Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 2026 Vol. 549 No. 4 P. 1–13
Добавлено: 12 июля 2026 г.
Шиманогов И. Н., Вялый М. Н., Дискретный анализ и исследование операций 2025 Т. 32 № 4(166) С. 213–230
Хорошо изученным классом алгоритмических задач являются задачи регулярной реализуемости: проверка непустоты пересечения регулярного языка с заданным языком. Данная задача имеет естественную алгебраическую интерпретацию: проверка принадлежности элемента булевой алгебры ядру определенного гомоморфизма. Это мотивирует рассмотрение аналогичной задачи бесконечной регулярной реализуемости: проверка бесконечности пересечения регулярного языка с заданным. В работе рассматриваются задачи регулярной реализуемости для разрешимых языков ...
Добавлено: 12 июля 2026 г.
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Springer, 2027.
Добавлено: 8 июля 2026 г.
V.I. Voitovich, I.S. Makhov, Andryushkin V. V. и др., Journal of Luminescence 2026 Vol. 295 Article 121936
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Babichev A., Bobrov M., Vasil'ev A. и др., Applied Physics Letters 2026 Vol. 128 Article 241102
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Aehle M., Arsini L., Belén Barreiro R. и др., Reviews in Physics 2025 Vol. 13 Article 100120
Добавлено: 15 июня 2025 г.
Добавлено: 8 января 2025 г.
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., Moscow University Physics Bulletin 2024 Vol. 79 No. Suppl. 2 P. S591–S597
In the realm of high-energy physics, the longevity of calorimeters is paramount. Our research introduces a deep learning strategy to refine the calibration process of calorimeters used in particle physics experiments. We develop a Wasserstein GAN inspired methodology that adeptly calibrates the misalignment in calorimeter data due to aging or other factors. Leveraging the Wasserstein ...
Добавлено: 7 ноября 2024 г.
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., Computing and Software for Big Science 2024 Vol. 8 No. 1 Article 12
In this paper, we explore the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to speed up the simulation process while ensuring that the generated results are consistent in terms of physics metrics. Our main focus is the application of spectral normalization for GANs to generate electromagnetic calorimeter (ECAL) response data, which is a crucial component of ...
Добавлено: 2 июля 2024 г.