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Title:深度学习在高能物理实验中的应用 Organizer:江苏省物理学会 Abstract: 近年来,深度学习技术在高能物理实验中的应用取得了显著进展,特别是在异常值检测和快速模拟领域展现出独特优势。本报告将重点介绍如何利用深度学习的异常值检测技术寻找新物理现象,以及生成模型(如生成对抗网络)在快速探测器模拟中的应用。这些前沿技术大幅降低了传统方法的计算成本,提高了高能物理数据分析效率,为高能物理实验中的数据分析和理论探索提供了全新的工具和思路。 Bio: 张瑞,南京大学,副教授。2019年博士毕业于德国波恩大学,随后在美国威斯康星大学麦迪逊分校从事博士后研究。2024年获得国家海外高层次青年人才引进项目入职南京大学。在大型强子对撞机上从事高能物理实验研究。在希格斯自耦合研究、标准模型精确检验以及新物理寻找等领域完成多项重要的物理分析工作,并结合先进的机器学习技术、量子机器学习技术发展了实验分析手段。共发表SCI期刊论文十余篇,其中PRL 4篇,总引用约500次。