Distance-Weighted Graph Neural Networks on FPGAs for Real-Time Particle Reconstruction in High Energy Physics

Distance-Weighted Graph Neural Networks on FPGAs for Real-Time Particle Reconstruction in High Energy Physics

<jats:p>Graph neural networks have been shown to achieve excellent performance for several crucial tasks in particle physics, such as charged particle tracking, jet tagging, and clustering. An important domain for the application of these networks is the FGPA-based first layer of real-time dat...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Iiyama, Yutaro, Cerminara, Gianluca, Gupta, Abhijay, Kieseler, Jan, Loncar, Vladimir, Pierini, Maurizio, Qasim, Shah Rukh, Rieger, Marcel, Summers, Sioni, Van Onsem, Gerrit, Wozniak, Kinga Anna, Ngadiuba, Jennifer, Di Guglielmo, Giuseppe, Duarte, Javier, Harris, Philip, Rankin, Dylan, Jindariani, Sergo, Liu, Mia, Pedro, Kevin, Tran, Nhan, Kreinar, Edward, Wu, Zhenbin
Այլ հեղինակներ: Massachusetts Institute of Technology. Laboratory for Nuclear Science
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:English
Հրապարակվել է: Frontiers Media SA 2022
Առցանց հասանելիություն:https://hdl.handle.net/1721.1/142102

Համացանց

https://hdl.handle.net/1721.1/142102

Նմանատիպ նյութեր