10、高能物理领域为何孕育了万维网?

高能物理领域为何孕育了万维网?

万维网(WWW)如今已成为我们生活中不可或缺的一部分,但你是否想过它为何诞生于高能物理(HEP)领域呢?接下来,让我们深入探究其中的原因。

1. 管理支持与合作机遇

在万维网发展初期,管理层面的支持起到了关键作用。迈克·森德尔(Mike Sendall)创造的“管理空间”让蒂姆(Tim,即蒂姆·伯纳斯 - 李,TB - L)能够继续推进项目。而且机缘巧合之下,森德尔找到了蒂姆的主要合作者罗伯特·卡利奥(Robert Cailliau)。1990年,森德尔和卡利奥从计算与网络部门(CN)调到了新的电子与物理计算部门(ECP)。当森德尔发现卡利奥在超文本方面有独立研究时,便将他介绍给蒂姆,并鼓励他们合作,尽管跨部门合作在当时并不常见且是非正式的。

卡利奥不仅在技术领域,在其他方面也很好地补充了蒂姆的工作。从1994年起,他组织国际网络会议,并协助处理与欧盟的关系。后来,电子与物理计算部门(ECP)的保罗·帕拉齐(Paolo Palazzi)也认识到了万维网的潜力,分配了一些学生参与项目,并为包括蒂姆和罗伯特在内的整个团队提供了办公场所。不过,蒂姆所在的计算部门CN除了允许他在1991年去美国宣传万维网并与当地合作者交流外,并没有给予更多支持。

在欧洲核子研究组织(CERN)之外,另一个高能物理研究机构斯坦福直线加速器中心(SLAC)很快对万维网产生了兴趣,并以一种基于少数个人兴趣的非正式方式开展了相关工作。SLAC的工作使得用户可以通过万维网访问一个名为SPIRES的大型数据库中的物理文献重印本,吸引了众多用户。其他高能物理研究机构则跟进较慢,且缺乏有组织的推进动力。

总体而言,当时的管理层面有足够的宽容和远见,

高能物理实验中,喷射标记是一项关键任务,它涉及区分和识别由质子碰撞产生的喷射类型。传统的喷射识别方法面临着捕捉喷射内部复杂结构和排列对称性的挑战。为了解决这一难题,Huiling Qu和Loukas Gouskos提出了基于粒子云的概念,并设计了ParticleNet,一种利用深度学习技术的新型神经网络架构。以下是 ParticleNet 的基础概念和实现步骤: 参考资源链接:[ParticleNet:基于粒子云的喷射标记新方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/85mnbi1xmy?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 粒子云的表示:首先,将喷射视为其组成粒子的无序集合。这种表示保留了喷射的排列对称性,即粒子的自由排列不会改变喷射的整体特性。 2. 动态图卷积神经网络(DGCNN):ParticleNet 架构的核心在于使用 DGCNN,它能够处理非结构化数据,即粒子云中的粒子集合。DGCNN 能够学习粒子间的空间关系以及随时间变化的动态信息。 3. 网络设计:ParticleNet 通过一系列的动态图卷积层来提取特征,这些层能够捕捉粒子间的局部和全局模式。网络的每个卷积层都会更新粒子特征表示,以便更好地捕捉喷射的特性。 4. 喷射标记:在网络训练完成后,可以利用 ParticleNet 对新的喷射事件进行分类,以此来识别不同的喷射类型,如 W 玻色子、Z 玻色子或顶夸克喷射。 结合《ParticleNet:基于粒子云的喷射标记新方法》这篇资料,可以更深入地了解 ParticleNet 的设计原理、训练方法以及在基准测试中的表现。资料中的详细解释和实验结果能够帮助研究人员理解如何将深度学习技术应用于高能物理数据分析,以及如何通过粒子云和 ParticleNet 提高喷射识别的性能。 在掌握了 ParticleNet 的基础知识后,建议进一步阅读和实践以深入研究动态图卷积神经网络、无序集合的表示学习以及排列对称性的保持等高级主题。 参考资源链接:[ParticleNet:基于粒子云的喷射标记新方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/85mnbi1xmy?spm=1055.2569.3001.10343)
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