A next-generation LHC heavy-ion experiment

Autor: Adamová, D., Rinella, G. Aglieri, Agnello, M., Ahammed, Z., Aleksandrov, D., Alici, A., Alkin, A., Alt, T., Altsybeev, I., Andreou, D., Andronic, A., Antinori, F., Antonioli, P., Appelshäuser, H., Arnaldi, R., Arsene, I. C., Arslandok, M., Averbeck, R., Azmi, M. D., Bai, X., Bailhache, R., Bala, R., Barioglio, L., Barnaföldi, G. G., Barnby, L. S., Bartalini, P., Barth, K., Basu, S., Becattini, F., Bedda, C., Belikov, I., Bellini, F., Bellwied, R., Beole, S., Bergmann, L., Bertens, R. A., Besoiu, M., Betev, L., Bhatti, A., Bianchi, A., Bianchi, L., Bielčík, J., Bielčíková, J., Bilandzic, A., Biswas, S., Biswas, R., Blau, D., Bock, F., Bombara, M., Borri, M., Braun-Munzinger, P., Bregant, M., Bruno, G. E., Buckland, M. D., Buesching, H., Bufalino, S., Buncic, P., Butt, J. B., Caliva, A., Camerini, P., Carnesecchi, F., Castellanos, J. Castillo, Catalano, F., Chapeland, S., Chartier, M., Cheshkov, C., Cheynis, B., Barroso, V. Chibante, Chinellato, D. 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R., van Leeuwen, M., Vyvre, P. Vande, Vasileiou, M., Vechernin, V., Vermunt, L., Baillie, O. Villalobos, Virgili, T., Vodopyanov, A., Voloshin, S. A., Volpe, G., von Haller, B., Vorobyev, I., Wang, Y., Weber, M., Wegrzynek, A., Weiser, D. F., Wenzel, S. C., Wessels, J. P., Wiechula, J., Wiedemann, U., Wilkinson, J., Windelband, B., Winn, M., Xu, N., Yamakawa, K., Yin, Z., Yoo, I. -K., Yoon, J. H., Yuncu, A., Zaccolo, V., Zampolli, C., Zarochentsev, A., Zhang, B., Zhang, X., Zhao, C., Zherebchevskii, V., Zhou, D., Zhou, Y., Zinovjev, G.

The present document discusses plans for a compact, next-generation multi-purpose detector at the LHC as a follow-up to the present ALICE experiment. The aim is to build a nearly massless barrel detector consisting of truly cylindrical layers based o

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1902.01211

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Hyperbolic Graph Codebooks

Autor: Mettes, P., Nicosia, G., Ojha, V., La Malfa, E., La Malfa, G., Pardalos, P., Di Fatta, G., Giuffrida, G., Umeton, R.

Publikováno v: Machine Learning, Optimization, and Data Science ISBN: 9783031255984
Machine Learning, Optimization, and Data Science: 8th International Conference, LOD 2022, Certosa di Pontignano, Italy, September 19–22, 2022, Revised Selected Papers, I, 48-61

This work proposes codebook encodings for graph networks that operate on hyperbolic manifolds. Where graph networks commonly learn node representations in Euclidean space, recent work has provided a generalization to Riemannian manifolds, with a part

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::55782b8384e2b589cded33adaf260098
https://doi.org/10.1007/978-3-031-25599-1_5

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