Using graph neural networks to reconstruct charged pion showers in the CMS High Granularity Calorimeter

Autor: Aamir, M., Acar, B., Adamov, G., Adams, T., Adloff, C., Afanasiev, S., Agrawal, C., Ahmad, A., Ahmed, H. A., Akbar, S., Akchurin, N., Akgul, B., Akgun, B., Akpinar, R. O., Aktas, E., AlKadhim, A., Alexakhin, V., Alimena, J., Alison, J., Alpana, A., Alshehri, W., Dominguez, P. Alvarez, Alyari, M., Amendola, C., Amir, R. B., Andersen, S. B., Andreev, Y., Antoszczuk, P. D., Aras, U., Ardila, L., Aspell, P., Avila, M., Awad, I., Aydilek, O., Azimi, Z., Pretel, A. Aznar, Bach, O. A., Bainbridge, R., Bakshi, A., Bam, B., Banerjee, S., Barney, D., Bayraktar, O., Beaudette, F., Beaujean, F., Becheva, E., Behera, P. K., Belloni, A., Bergauer, T., Besancon, M., Bylund, O. Bessidskaia, Bhatt, L., Bhowmil, D., Blekman, F., Blinov, P., Bloch, P., Bodek, A., Boger, a., Bonnemaison, A., Bouyjou, F., Brennan, L., Brondolin, E., Brusamolino, A., Bubanja, I., Perraguin, A. Buchot, Bunin, P., Misura, A. 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Z., Terrill, W., Thienpont, D., Thomas, R., Titov, M., Todd, C., Todd, E., Toms, M., Tosun, A., Troska, J., Tsai, L., Tsamalaidze, Z., Tsionou, D., Tsipolitis, G., Tsirigoti, M., Tu, R., Polat, S. N. Tural, Undleeb, S., Usai, E., Uslan, E., Ustinov, V., Vernazza, E., Viahin, O., Viazlo, O., Vichoudis, P., Vijay, A., Virdee, T., Voirin, E., Vojinovic, M., Voytishin, N., Vámi, T. Á., Wade, A., Walter, D., Wang, C., Wang, F., Wang, J., Wang, K., Wang, X., Wang, Y., Wang, Z., Wanlin, E., Wayne, M., Wetzel, J., Whitbeck, A., Wickwire, R., Wilmot, D., Wilson, J., Wu, H., Xiao, M., Yang, J., Yazici, B., Ye, Y., Yetkin, T., Yi, R., Yohay, R., Yu, T., Yuan, C., Yuan, X., Yuksel, O., YushmanoV, I., Yusuff, I., Zabi, A., Zareckis, D., Zarubin, A., Zehetner, P., Zghiche, A., Zhang, C., Zhang, D., Zhang, H., Zhang, J., Zhang, Z., Zhao, X., Zhong, J., Zhou, Y., Zorbilmez, Ç.

A novel method to reconstruct the energy of hadronic showers in the CMS High Granularity Calorimeter (HGCAL) is presented. The HGCAL is a sampling calorimeter with very fine transverse and longitudinal granularity. The active media are silicon sensor

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2406.11937

Efficient Parameter Optimisation for Quantum Kernel Alignment: A Sub-sampling Approach in Variational Training

Autor: Sahin, M. Emre, Symons, Benjamin C. B., Pati, Pushpak, Minhas, Fayyaz, Millar, Declan, Gabrani, Maria, Mensa, Stefano, Robertus, Jan Lukas

Publikováno v: Quantum 8, 1502 (2024)

Quantum machine learning with quantum kernels for classification problems is a growing area of research. Recently, quantum kernel alignment techniques that parameterise the kernel have been developed, allowing the kernel to be trained and therefore a

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2401.02879

Revisiting the Wireless Channel from Physical Layer Security Perspective

Autor: Kihero, Abuu. B., Furqan, Haji. M., Sahin, M. M., Arslan, Huseyin

Security has emerged as one of the critical requirements in future wireless networks. Unlike traditional cryptography-based security, physical layer security (PLS) exploits various features of the random wireless channel to secure not only the inform

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2206.00936

Seismic stratigraphy and sediment cores reveal lake-level fluctuations in Lake Iznik (NW Turkey) over the past ∼70 ka

Autor: Gastineau, R., Anselmetti, F.S., Fabbri, S.C., Sabatier, P., Roeser, P., Gündüz, S., Şahin, M., Duarte, E., Rapuc, W., Gebhardt, A.C., Franz, S.O., Niessen, F., de Sigoyer, J.

Publikováno v: In Sedimentary Geology 15 April 2024 464

Test beam characterization of sensor prototypes for the CMS Barrel MIP Timing Detector

Autor: Abbott, R., Abreu, A., Addesa, F., Alhusseini, M., Anderson, T., Andreev, Y., Apresyan, A., Arcidiacono, R., Arenton, M., Auffray, E., Bastos, D., Bauerdick, L. A. T., Bellan, R., Bellato, M., Benaglia, A., Benettoni, M., Bertoni, R., Besancon, M., Bharthuar, S., Bornheim, A., Brücken, E., Butler, J. N., Campagnari, C., Campana, M., Carlin, R., Carniti, P., Cartiglia, N., Casarsa, M., Cerri, O., Checchia, P., Chen, H., Chidzik, S., Chlebana, F., Cossutti, F., Costa, M., Cox, B., Dafinei, I., De Guio, F., Debbins, P., del Re, D., Dermenev, A., Di Marco, E., Dilsiz, K., Di Petrillo, K. F., Dissertori, G., Dogra, S., Dosselli, U., Dutta, I., Caleb, F., Madrazo, C. Fernandez, Fernandez, M., Ferrero, M., Flowers, Z., Funk, W., Gallinaro, M., Ganjour, S., Gardner, M., Geurts, F., Ghezzi, A., Gninenko, S., Golf, F., Gonzalez, J., Gotti, C., Gray, L., Guilloux, F., Gundacker, S., Hazen, E., Hedia, S., Heering, A., Heller, R., Isidori, T., Isocrate, R., Jaramillo, R., Joyce, M., Kaadze, K., Karneyeu, A., Kim, H., King, J., Kopp, G., Korjik, M., Koseyan, O. K., Kozyrev, A., Kratochwil, N., Lazarovits, M., Ledovskoy, A., Lee, H., Lee, J., Li, A., Li, S., Li, W., Liu, T., Lu, N., Lucchini, M., Lustermann, W., Madrid, C., Malberti, M., Mandjavize, I., Mao, J., Maravin, Y., Marlow, D., Marsh, B., del Arbol, P. Martinez, Marzocchi, B., Mazza, R., McMahon, C., Mechinsky, V., Meridiani, P., Mestvirishvili, A., Minafra, N., Mohammadi, A., Monti, F., Moon, C. S., Mulargia, R., Murray, M., Musienko, Y., Nachtman, J., Nargelas, S., Narvaez, L., Neogi, O., Neu, C., Niknejad, T., Obertino, M., Ogul, H., Oh, G., Ojalvo, I., Onel, Y., Organtini, G., Orimoto, T., Ott, J., Ovtin, I., Paganoni, M., Pandolfi, F., Paramatti, R., Peck, A., Perez, C., Pessina, G., Pena, C., Pigazzini, S., Radchenko, O., Redaelli, N., Rigoni, D., Robutti, E., Rogan, C., Rossin, R., Rovelli, C., Royon, C., Sahin, M. Ö., Sands, W., Santanastasio, F., Sarica, U., Schmidt, I., Schmitz, R., Sheplock, J., Silva, J. C., Siviero, F., Soffi, L., Sola, V., Sorrentino, G., Spiropulu, M., Spitzbart, D., Leiton, A. G. Stahl, Staiano, A., Stuart, D., Suarez, I., de Fatis, T. Tabarelli, Tamulaitis, G., Tang, Y., Tannenwald, B., Taylor, R., Tiras, E., Titov, M., Tkaczyk, S., Tlisov, D., Tlisova, I., Tornago, M., Tosi, M., Tramontano, R., Trevor, J., Tully, C. G., Ujvari, B., Varela, J., Ventura, S., Vila, I., Wamorkar, T., Wang, C., Wang, X., Wayne, M., Wetzel, J., White, S., Winn, D., Wu, S., Xie, S., Ye, Z., Yu, G. B., Zhang, G., Zhang, L., Zhang, Y., Zhang, Z., Zhu, R.

Publikováno v: Journal of Instrumentation, Volume 16, July 2021

The MIP Timing Detector will provide additional timing capabilities for detection of minimum ionizing particles (MIPs) at CMS during the High Luminosity LHC era, improving event reconstruction and pileup rejection. The central portion of the detector

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2104.07786