CERN
Accelerating science
Sign in
Directory
CERN Document Server
Access articles, reports and multimedia content in HEP
Main menu
ძებნა
დაყენება
დახმარება
პერს
თქვენი ცვლილებები
თქვენი კალათები
Your comments
თქვენი ძებნა
მთავარი
>
Articles & Preprints
>
CERN Internal Notes
> CMS Detector Performance Summaries
CMS Detector Performance Summaries
ეძებე 800 ჩანაწერები:
ყველა სიტყვა:
ნებისმიერი სიტყვები:
ზუსტი ფრაზა:
ნაწილობრივი ფრაზა:
რეგულარული გამოსახულებანი:
any field
title
author
abstract
report number
year
და
ან
და არა
ყველა სიტყვა:
ნებისმიერი სიტყვები:
ზუსტი ფრაზა:
ნაწილობრივი ფრაზა:
რეგულარული გამოსახულებანი:
any field
title
author
abstract
report number
year
და
ან
და არა
ყველა სიტყვა:
ნებისმიერი სიტყვები:
ზუსტი ფრაზა:
ნაწილობრივი ფრაზა:
რეგულარული გამოსახულებანი:
any field
title
author
abstract
report number
year
ძებნის მინიშნებანი
::
უბრალო ძებნა
დამატებულია/შესწორებულია:
მდე:
დამატებულია:
შესწორებულია:
ნებისმიერი დღე
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
ნებისმიერი თვე
იანვარი
თებერვალი
მარტი
აპრილი
May
ივნისი
ივლისი
აგვისტო
სექტემბერი
ოქტობერი
ნოემებერი
დეკემბერი
ნებისმიერი წელი
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
ნებისმიერი დღე
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
ნებისმიერი თვე
იანვარი
თებერვალი
მარტი
აპრილი
May
ივნისი
ივლისი
აგვისტო
სექტემბერი
ოქტობერი
ნოემებერი
დეკემბერი
ნებისმიერი წელი
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
დახარისხება:
შედეგების ჩვენება:
გამავალი ფორმატი:
- უახლესი პირველი -
title
author
report number
year
აღმავალი
დაღმავალი
10 შედეგები
25 შედეგები
50 შედეგები
100 შედეგები
250 შედეგები
500 შედეგები
HTML მოკლე
უკანასკნელი დამატებები:
2025-09-01
11:27
Performance of mkFit and LST algorithms in the CMS Phase-2 High Level Trigger Tracking
/CMS Collaboration
This note presents results on the performance of mkFit and LST algorithms in the CMS Phase-2 High Level Trigger (HLT) Tracking
CMS-DP-2025-051; CERN-CMS-DP-2025-051.-
Geneva : CERN, 2025 - 21 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-09-01
11:27
Debiasing Ultrafast Anomaly Detection with Posterior Agreement
/CMS Collaboration
The Level-1 Trigger system of the CMS experiment at CERN makes the final decision on which LHC collision data are stored to disk for later analysis. One algorithm used with this scope is an anomaly detection model based on an autoencoder architecture.
[...]
CMS-DP-2025-050; CERN-CMS-DP-2025-050.-
Geneva : CERN, 2025 - 40 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-09-01
11:27
Performance Comparison of Lossless Compression Algorithms on CMS Data using ROOT TTree and RNTuple
/CMS Collaboration
This note reports on the performance of lossless compression algorithms for RAW data storage in Run 3 and Phase 2 simDigis, comparing the new RNTuple data format with the TTree format..
CMS-DP-2025-049; CERN-CMS-DP-2025-049.-
Geneva : CERN, 2025 - 24 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-09-01
11:27
Extended ML Selections andTrack Embeddings for Duplicate Removal in Line Segment Tracking (LST)
/CMS Collaboration
This note describes recent improvements to the CMS Line Segment Tracking algorithm through the further integration of deep neural network (DNN) selections and a new ML-based duplicate removal strategy
CMS-DP-2025-048; CERN-CMS-DP-2025-048.-
Geneva : CERN, 2025 - 43 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-09-01
11:27
Performance of boosted tau lepton identification with DeepTau Framework (Boosted DeepTau)
/CMS Collaboration
This note presents a dedicated identification algorithm targeting individual hadronic tau leptons ($\tau_\mathrm{h}$) within boosted ditau systems. Based on the DeepTau architecture used for resolved $\tau_\mathrm{h}$, the Boosted DeepTau algorithm achieves a factor of 2--4 improvement in the rejection of jets for individual $\tau_\mathrm{h}$ candidates with $p_\mathrm{T}$ $<$ 100 GeV, and an order of magnitude improvement at higher $p_\mathrm{T}$.
[...]
CMS-DP-2025-047; CERN-CMS-DP-2025-047.-
Geneva : CERN, 2025 - 15 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-09-01
11:27
MEMFlow: Computing the Matrix Element Method with generative machine learning
/CMS Collaboration
The Matrix Element Method (MEM) is a well motivated multivariate technique to access the likelihood of an observed event given a hypothesis. It offers optimal statistical power for hypothesis testing in particle physics, but it is limited by the computation of the intensive multi-dimensional integrals required to model detector and theory effects. We present a novel approach that addresses this challenge by employing Transformers and generative machine learning (ML) models.
[...]
CMS-DP-2025-046; CERN-CMS-DP-2025-046.-
Geneva : CERN, 2025 - 29 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-07-28
13:21
An Energy Correlation Function Tagger for Gluon-Gluon Resonances
/CMS Collaboration
This note presents a tagging method for the discrimination of processes with two final state gluons from the dominant QCD background. The tagging model is a boosted decision tree that uses energy correlation functions as input features.
[...]
CMS-DP-2025-045; CERN-CMS-DP-2025-045.-
Geneva : CERN, 2025 - 21 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-07-28
13:21
A First Look Into Jet Energy Scale With Early 2025 Data
/CMS Collaboration
We present the jet energy scale measurement with promptly reconstructed 13.6 TeV proton-proton collisions data collected by CMS in the first months of 2025..
CMS-DP-2025-044; CERN-CMS-DP-2025-044.-
Geneva : CERN, 2025 - 7 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-07-23
18:03
TROTA performance
/CMS Collaboration
Identifying boosted hadronic top quarks poses a significant challenge within the CMS physics program, particularly in Standard Model measurements and searches for new phenomena. There are many excellent tools available for identifying wide-angle jets with top quark flavor. However, to enhance reconstruction and selection efficiencies for signal events including top quarks, an approach extending beyond large radius jets is necessary.
[...]
CMS-DP-2025-043; CERN-CMS-DP-2025-043.-
Geneva : CERN, 2025 - 27 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
2025-07-23
18:03
Jet Energy Scale and Resolution Measurements Using Run3 Data Collected by the CMS experiment in 2024 at 13.6 TeV
/CMS Collaboration
We present a measurement of the jet energy scale and resolution for data collected by the CMS in 2024 in scope of Run3 at 13.6 TeV..
CMS-DP-2025-042; CERN-CMS-DP-2025-042.-
Geneva : CERN, 2025 - 14 p.
Fulltext:
PDF
;
დეტალური ჩანაწერი
[>> მეტი]