大亚湾反应堆中微子实验：离线软件与中子本底研究

"这篇学位论文主要探讨了人工智能领域中的机器学习技术在大亚湾反应堆中微子实验中的应用，特别是离线软件系统和中子本底研究。中微子振荡参数的精确测量对于理解粒子物理的新现象至关重要，大亚湾实验的目标是测定中微子混合角参数sin²θ13，为此设置了8个全同的探测器模块。实验的软件系统采用了创新的技术，包括面向对象设计、Gaudi软件框架和Python脚本配置，以提高数据处理效率和质量。 离线数据处理是实验分析的关键步骤，论文中详细介绍了基于Gaudi的原始数据转换服务，该服务简化了对DAQ系统产生的原始数据的访问，提供了统一的数据接口，从而便于科学家进行复杂的物理分析。此外，中子本底研究是实验中的一个重要部分，因为中子背景噪声可能影响到中微子信号的准确识别，所以需要精细的建模和去除方法来确保数据的准确性。 论文还涉及到了知识产权和授权使用的问题，作者承诺论文成果的原创性和对学校的使用权授权，允许学校将论文用于学术交流和数据库收录。这表明了科研诚信和学术成果共享的重要性。 这篇论文不仅展示了机器学习在粒子物理学实验中的实际应用，还揭示了实验数据分析的复杂性和挑战，为未来类似实验提供了宝贵的软件设计和数据处理经验。"