:: Library Catalog

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autore principale:	Ranucci, Gioacchino
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	High Energy Physics - Phenomenology Data Analysis, Statistics and Probability
Accesso online:	https://arxiv.org/abs/2403.17228
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Impact of recent updates to neutrino oscillation parameters on the effective Majorana neutrino mass in 0$νββ$ Decay
di: Mei, Dongming, et al.
Pubblicazione: (2024)

Cluster Scanning: a novel approach to resonance searches
di: Oleksiyuk, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Look everywhere effects in anomaly detection
di: Hein, Marie, et al.
Pubblicazione: (2025)

Automatizing the search for mass resonances using BumpNet
di: Arguin, Jean-Francois, et al.
Pubblicazione: (2025)

SkyCURTAINs: Model agnostic search for Stellar Streams with Gaia data
di: Sengupta, Debajyoti, et al.
Pubblicazione: (2024)

PanopTag: Simultaneously Tagging All Jets in a Particle Collision Event
di: Qureshi, Umar Sohail, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Bayes factor surface for searches for new physics
di: Fowlie, Andrew
Pubblicazione: (2024)

Towards Universal Unfolding of Detector Effects in High-Energy Physics using Denoising Diffusion Probabilistic Models
di: Pazos, Camila, et al.
Pubblicazione: (2024)

Signal model parameter scan using Normalizing Flow
di: Saito, Masahiko, et al.
Pubblicazione: (2024)

Variance Reduction via Simultaneous Importance Sampling and Control Variates Techniques Using Vegas
di: Shyamsundar, Prasanth, et al.
Pubblicazione: (2023)

QCD in Language Models: What do they really know about QCD?
di: Sulc, Antonin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multiple testing for signal-agnostic searches of new physics with machine learning
di: Grosso, Gaia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Statistical divergences in high-dimensional hypothesis testing and a modern technique for estimating them
di: Wilkinson, Jeremy J. H., et al.
Pubblicazione: (2024)

Seeing Double: Calibrating Two Jets at Once
di: Gambhir, Rikab, et al.
Pubblicazione: (2024)

Accelerating Resonance Searches via Signature-Oriented Pre-training
di: Li, Congqiao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Accurate and robust methods for direct background estimation in resonant anomaly detection
di: Das, Ranit, et al.
Pubblicazione: (2024)

Classifier Surrogates: Sharing AI-based Searches with the World
di: Bieringer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Jet Tagging with More-Interaction Particle Transformer
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Precise interpretations of traditional fine-tuning measures
di: Fowlie, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Fundamental Limit of Jet Tagging
di: Geuskens, Joep, et al.
Pubblicazione: (2024)

Parnassus: An Automated Approach to Accurate, Precise, and Fast Detector Simulation and Reconstruction
di: Dreyer, Etienne, et al.
Pubblicazione: (2024)

Complete Optimal Non-Resonant Anomaly Detection
di: Kasieczka, Gregor, et al.
Pubblicazione: (2024)

Refinable modeling for unbinned SMEFT analyses
di: Schöfbeck, Robert
Pubblicazione: (2024)

Graph theory inspired anomaly detection at the LHC
di: Araz, Jack Y., et al.
Pubblicazione: (2025)

FlexCAST: Enabling Flexible Scientific Data Analyses
di: Nachman, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Isolating Unisolated Upsilons with Anomaly Detection in CMS Open Data
di: Gambhir, Rikab, et al.
Pubblicazione: (2025)

Unbinned inclusive cross-section measurements with machine-learned systematic uncertainties
di: Benato, Lisa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Double Metric Learning for Building Directed Graphs with Chain Connections for the ATLAS ITk Detector
di: Chan, Jay
Pubblicazione: (2026)

Why Is Attention Sparse In Particle Transformer?
di: Legge, Timothy, et al.
Pubblicazione: (2025)

Resummed Distribution Functions: Making Perturbation Theory Positive and Normalized
di: Gambhir, Rikab, et al.
Pubblicazione: (2025)

stanhf: HistFactory models in the probabilistic programming language Stan
di: Fowlie, Andrew
Pubblicazione: (2025)

Non-resonant Anomaly Detection with Background Extrapolation
di: Bai, Kehang, et al.
Pubblicazione: (2023)

Tools for Unbinned Unfolding
di: Milton, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Statistical Interpretation of Discoveries in LHC Data
di: Chekanov, S. V., et al.
Pubblicazione: (2026)

Searching for Anomalies with Foundation Models
di: Mikuni, Vinicius, et al.
Pubblicazione: (2026)

Effective Lagrangian Morphing
di: Balasubramanian, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2022)

Kitchen Sink Anomaly Detection
di: Das, Ranit, et al.
Pubblicazione: (2026)

Observable Optimization for Precision Theory: Machine Learning Energy Correlators
di: Bhattacharya, Arindam, et al.
Pubblicazione: (2025)

Event-by-event Comparison between Machine-Learning- and Transfer-Matrix-based Unfolding Methods
di: Backes, Mathias, et al.
Pubblicazione: (2023)

Log Gaussian Cox Process Background Modeling in High Energy Physics
di: Frid, Yuval, et al.
Pubblicazione: (2025)