深度学习标记液闪探测器14C光子命中

Junle Li 等作者提出三种模型，在命中层面标记正电子（e⁺）事件中与 ¹⁴C 堆积的 ¹⁴C 光子命中，以抑制 ¹⁴C 对大型液体闪烁体探测器能量分辨率的影响。 三种模型分别是门控时空图神经网络，以及分别采用标量电荷编码和矢量电荷编码的两种 Transformer 模型。报道未给出各模型的标记效果或性能对比数据。

AI 根据报道生成 · 46 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。