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用于粒子流重建的可扩展神经网络模型与万亿级数据集
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原文中文，约400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-正电子碰撞事件重建中的应用，证明两者都能够实现逼真的粒子流重建，同时避免了二次内存分配和计算成本。超参数调整显著改善了模型的物理性能，并展示了该模型在多种硬件处理器上具有高度可移植性。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
- 该研究比较了图神经网络和基于核的变压器在高能电子-正电子碰撞事件重建中的应用。
- 两者都能够实现逼真的粒子流重建，同时避免了二次内存分配和计算成本。
- 超参数调整显著改善了模型的物理性能。
- 模型在多种硬件处理器上具有高度可移植性，包括Nvidia、AMD和Intel Habana卡。
- 模型可以在由径迹和电量计击中构成的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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