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Gabriel Facini 박사가 감독 한 My Project는 새로운 기계 학습 기술을 사용하여 LHC에서 Atlas 실험에서 트랙 재건을 개선하는 데 중점을 둘 것입니다.

프로젝트 제목 : LHC에서 실험에서 생성 된 데이터에 대한 양자 알고리즘의 가능한 응용 프로그램 탐색

연구 그룹 : 고 에너지 물리학

감독자 :Dr Gabriel Facini

소개 :

나는 Imperial College London에서 이론 물리학에서 BSC를 얻었습니다. 여기서 CCFE의 MAST에서 플라즈마 받침대 시뮬레이션에 대한 여름 연구 배치, 각각 두 번째 및 3 년 동안 LHC의 CMS에서 배경 식별을 수행했습니다. 졸업 후, 나는 1 년 동안 소규모 프로 페르 테크 스타트 업에서 데이터 과학자로 일하면서 Imperial에서 MSC를 완료했습니다. DIS의 CDT는 전통적인 PhD 트랙과 같은 기본 물리학에 대한 연구를 추구 할 수있는 기회를 제공하고 업계 에서이 연구에서 얻은 기술을 사용할 수있는 기회를 제공하기 때문에 나에게 호소합니다. Gabriel Facini 박사가 감독 한 저의 프로젝트는 LHC의 Atlas 실험에서 트랙 재건을 개선하기 위해 새로운 기계 학습 기술을 사용하는 데 중점을 둘 것입니다.

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프로젝트 설명 :

 

첫해 그룹 프로젝트 :

배치 : 

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