| Item type |
共通アイテムタイプ(1) |
| 公開日 |
2025-08-07 |
| タイトル |
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タイトル |
R&D of the EM Calorimeter Energy Calibration with Machine Learning based on the low-level features of the Cluster |
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言語 |
en |
| 著者 |
Morimasa, Suzuna
Nagahara, Hajime
Tanaka, Junichi
Saito, Masahiko
Iwasaki, Masako
武村, 紀子
Suehara, Taikan
Nakano, Takashi
Nakashima, Yuta
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| 著作権関連情報 |
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言語 |
en |
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権利情報Resource |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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権利情報 |
Copyright (c) The Authors, published by EDP Sciences, 2024. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
We have developed an energy calibration method using machine learning for the ILC electromagnetic (EM) calorimeter (ECAL), a sampling calorimeter consisting of Silicon-Tungsten layers. In this method, we use a deep neural network (DNN) for a regression to determine the energy of incident EM particles, improving the energy calibration resolution of the ECAL. The DNN architecture takes cluster hit data as low-level features of the cluster. In this paper, we report the status of our R&D and present results on energy calibration accuracy. |
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言語 |
en |
| 備考 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
International Workshop on Future Linear Colliders (LCWS2024), July 8-11, 2024, Tokyo, Japan |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
en : EPJ Web of Conferences
巻 315,
発行日 2024-12-18
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| 出版社 |
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出版者 |
EDP Sciences |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| DOI |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1051/epjconf/202431503012 |
| 助成情報 |
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助成機関識別子タイプ |
Crossref Funder |
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助成機関識別子 |
https://doi.org/10.13039/501100001691 |
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助成機関名 |
日本学術振興会 (JSPS) |
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言語 |
ja |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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言語 |
en |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-22H05113/ |
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研究課題番号 |
22H05113 |
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研究課題番号タイプ |
JGN |
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研究課題名 |
機械学習による素粒子物理学の革新的な発展 |
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言語 |
ja |
| 助成情報 |
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助成機関識別子タイプ |
Crossref Funder |
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助成機関識別子 |
https://doi.org/10.13039/501100001691 |
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助成機関名 |
日本学術振興会 (JSPS) |
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言語 |
ja |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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言語 |
en |
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研究課題番号URI |
http://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K21347/ |
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研究課題番号 |
22K21347 |
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研究課題番号タイプ |
JGN |
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研究課題名 |
スーパーBファクトリー研究による素粒子物理学フロンティアの開拓と若手研究者の育成 |
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言語 |
en |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2100-014X |
| 会議記述 |
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会議名 |
International Workshop on Future Linear Colliders (LCWS2024) |
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言語 |
en |
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開始年 |
2024 |
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開始月 |
07 |
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開始日 |
08 |
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終了年 |
2024 |
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終了月 |
07 |
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終了日 |
11 |
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開催地 |
Tokyo |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
| 研究者情報 |
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URL |
https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001540_ja.html |
| 論文ID（連携） |
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値 |
10462336 |
| 連携ID |
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値 |
14821 |
10462336.pdf (1.8 MB)
