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基于条件正规化流的 IceCube 事件重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究比较了图神经网络和基于核的变压器在高能电子-正电子碰撞的完全事件重建中的应用，证明两者在实现逼真的粒子流重建时具有高度可移植性和较低的计算成本。超参数调整显著改善了模型的物理性能，该模型可以在高粒度输入上进行训练，获得与基线相竞争的物理性能。数据集和软件已按照FAIR原则发布，可用于重现研究。
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关键要点
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研究了可扩展的机器学习模型，用于高能电子-正电子碰撞的完全事件重建。
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比较了图神经网络和基于核的变压器，证明两者在粒子流重建中具有高度可移植性和较低的计算成本。
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超参数调整显著改善了模型的物理性能。
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模型可以在高粒度输入上进行训练，获得与基线相竞争的物理性能。
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数据集和软件已按照FAIR原则发布，可用于重现研究。
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