Machine Learning,Machine Learning,Data Analysis, Statistics and Probability,Applications,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال , برنامه ها ,
توضیحات
Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 5 pages, 2 figures
توضیحات به فارسی
ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 5 صفحه ، 2 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In the search for new particles in high-energy physics, it is crucial to select the Signal Region (SR) in such a way that it is enriched with signal events if they are present. While most existing search methods set the region relying on prior domain knowledge, it may be unavailable for a completely novel particle that falls outside the current scope of understanding. We address this issue by proposing a method built upon a model-agnostic but often realistic assumption about the localized topology of the signal events, in which they are concentrated in a certain area of the feature space. Considering the signal component as a localized high-frequency feature, our approach employs the notion of a low-pass filter. We define the SR as an area which is most affected when the observed events are smeared with additive random noise. We overcome challenges in density estimation in the high-dimensional feature space by learning the density ratio of events that potentially include a signal to the complementary observation of events that closely resemble the target events but are free of any signals. By applying our method to simulated $\mathrm{HH} \rightarrow 4b$ events, we demonstrate that the method can efficiently identify a data-driven SR in a high-dimensional feature space in which a high portion of signal events concentrate.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در جستجوی ذرات جدید در فیزیک پر انرژی ، انتخاب منطقه سیگنال (SR) به گونه ای بسیار مهم است که در صورت وجود با حوادث سیگنال غنی شود.در حالی که بیشتر روشهای جستجوی موجود منطقه را با تکیه بر دانش دامنه قبلی قرار می دهد ، ممکن است برای یک ذره کاملاً جدید که خارج از محدوده فعلی درک است ، در دسترس نباشد.ما با ارائه روشی ساخته شده بر روی یک فرضیه مدل-آگنوستیک اما غالباً واقع بینانه در مورد توپولوژی موضعی وقایع سیگنال ، که در آن در یک منطقه خاص از فضای ویژگی متمرکز شده اند ، به این مسئله می پردازیم.با توجه به مؤلفه سیگنال به عنوان یک ویژگی با فرکانس بالا موضعی ، رویکرد ما از مفهوم فیلتر کم گذر استفاده می کند.ما SR را به عنوان منطقه ای تعریف می کنیم که بیشتر تحت تأثیر قرار می گیرد وقتی که حوادث مشاهده شده با نویز تصادفی افزودنی آغشته می شوند.ما با یادگیری نسبت چگالی از وقایع که به طور بالقوه شامل سیگنال برای مشاهده مکمل رویدادهایی است که از نزدیک شبیه به وقایع هدف هستند اما عاری از هر سیگنال هستند ، بر چالش های موجود در برآورد چگالی در فضای ویژگی با ابعاد بالا غلبه می کنیم.ما با استفاده از روش ما برای شبیه سازی $ \ Mathrm {HH} \ RightArrow 4b $ رویدادها ، ما نشان می دهیم که این روش می تواند به طور مؤثر یک SR مبتنی بر داده را در یک فضای ویژگی با ابعاد بالا که در آن بخش بالایی از رویدادهای سیگنال متمرکز است ، شناسایی کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
