机器学习新闻
“我们开发的新方法将帮助我们以无损方式揭示辐照燃料内部的动态环境，”INL 辐照后检查专家姚天凯说。“它还使我们能够通过自动化过程显着加快辐照后检查工作，并为我们提供准确的信息，包括燃料形态、裂变气泡密度和镧系元素分布。” 镧系元素是在反应堆运行期间形成并抑制燃料效率的元素。
2022-05-17
武汉大学教授彭浩团队首次在国际上提出基于人工智能的方法，通过双能CT图像全自动提取人体组织中碳氧元素质量分数，实现基于质子诱导产生的正电子信号的实时在线剂量监测。相关研究成果以《使用双能CT用于质子治疗基于PET的剂量验证通过机器学习的氧和碳浓度的推导》为题于3月4日发表于Medical Physics杂志。
2022-03-11
报道称，研究团队使用机器学习技术筛选了130多亿次重离子碰撞，每次碰撞都产生了数以万计的带电粒子。
2022-02-07
据物理学家组织网近日报道，美国麻省理工学院的科学家借助机器学习算法，通过分析大型强子对撞机(LHC)2018年获得的130多亿次重离子碰撞产生的数据，首次发现了神秘的“X”粒子。
2022-01-25
SLAC国家加速器实验室的研究人员，开发了一种使用人工智能机器学习的新工具，可以简化粒子加速器的操作。
2021-12-21
新加坡国立大学的科学家们共同领导了一项国际合作，以解决难以捉摸的 X 射线自由电子激光波阵面问题，为高通量、高分辨率、机器学习成像铺平了道路。
2021-11-10
本文借助机器学习算法与计算机视觉技术，利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究，探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法。
2021-09-26
最近，SLAC 实验室的研究人员已经证明，无需数据，就可以用机器学习来优化粒子加速器的性能，实现的方法是向算法教授加速器操作背后的基本物理原理。
2021-09-04
粒子物理学是一门研究物质亚原子组分的学问：有多少亚原子?它们的性质是什么?它们之间如何相互作用?回答这些问题有两种基本的方法，理论方法和实验方法。
2021-08-31
美国加速器实验室（SLAC） 研究人员将机器学习与物理知识相结合，以优化 SPEAR3 粒子加速器的性能，该加速器是该实验室斯坦福同步辐射光源 (SSRL) 的支柱。
2021-08-02
