CMS实验:组合搜索高能共振衰变至玻色子或轻子对

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"CMS的组合搜索重共振衰减到玻色子或轻子对" 这篇论文是CMS合作组发表在《Physics Letters B》上的研究结果,文章编号为798(2019)134952。该研究是对2016年在大型强子对撞机(LHC)上进行的质子-质子碰撞实验的分析,其中CMS实验收集了35.9 femtobarns(fb$^{-1}$)的综合光度,质心能量达到13 TeV。主要目标是寻找衰变到玻色子对或轻子对的重共振现象,这涉及到对新物理现象的探索,特别是那些可能超越标准模型(Standard Model)的粒子。 文中提到的"重共振"可能包括spin-1的重载体三胞胎(如W'和Z'玻色子)和spin-2的大质量引子(如引力子)。这些新粒子的存在可以解释标准模型无法解释的一些物理现象。通过统计方法,研究人员将多个独立的搜索结果进行了组合分析,以提高发现新粒子的可能性和排除非标准模型背景的信号。 实验结果表明,数据分析与标准模型预测的背景事件相一致,没有发现显著的超出预期的现象。然而,这并不意味着新粒子不存在,而是设置了针对特定模型的排除限制。例如,在spin-1重载体三胞胎模型中,对于主要与标准模型玻色子耦合的W'和Z'共振,其质量在95%的置信水平下被排除在4.5 TeV以下,相比于单个通道的最佳排除结果(3.8 TeV)有所增加。如果这些共振主要与费米子耦合,排除的质量上限则进一步提高到5.0 TeV。 这项研究的关键关键字包括:CMS、B2G(B介子到胶子)、二玻色子(Diboson)、二轻子(Dilepton)、HVT(Heavy Vector Triplet,重矢量三胞胎)、引力子(Graviton)等。这些关键词反映了研究的核心内容和所涉及的物理过程。 CMS的这项工作代表了高能物理领域的前沿探索,旨在寻找超出标准模型的新物理现象,通过对重共振的排除限制,进一步限定了可能的新粒子的性质和存在范围。这种统计组合方法为理解宇宙的基本组成和基本力提供了更全面的视角,并为未来的粒子物理实验指明了方向。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。