基于机器学习的CMS量能器电磁簇射特征校准方法

针对CLD对撞机探测器仿真与事例重建，利用条件流匹配生成模型代理完整模拟，缓解高能物理研究中的计算瓶颈。

提出混合神经密度估计方法，结合神经比估计与流模型优势，解决高维无分箱模拟推理中密度归一化与高效采样的难题。

探索视觉-语言模型在高能物理喷注分析中的应用，将JetClass喷注重构为物理信息四面板图像，实现多任务喷注标签分类。

提出DNNsolver框架，通过深度学习方法实现偏振敏感衍射神经网络的高精度高效建模范式，解决传统薄元近似无法捕捉层内电磁耦合的问题。

DNNsolver提出基于深度学习的偏振敏感衍射神经网络建模方法，解决传统薄元件近似无法捕捉层内电磁耦合的问题，提升高密度光学计算建模精度与效率。