面向未来的校准：利用深度学习增强能量计的使用寿命
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究面临高能物理中能量计使用寿命的挑战，提出了一种深度学习策略来优化能量计的校准过程。该研究开发了一种受Wasserstein GAN启发的方法，通过使用Wasserstein距离进行损失计算，在需要更少事件和资源的情况下，实现高精度，有效降低绝对误差，从而延长能量计的有效使用寿命。
本研究提出了一种深度学习策略，通过Wasserstein GAN方法优化高能物理中能量计的校准过程，降低绝对误差，延长能量计的使用寿命。
