美国能源部斯坦福直线加速器中心（SLAC）和费米国家加速器实验室的科学家们在8月2日发表于《自然》杂志的一篇文章中，总结了机器学习在粒子物理学领域的当前应用和未来前景。 

　　机器学习已被证明在分析领域非常成功。为了处理像在大型强子对撞机（LHC）内进行的那些现代实验中产生的海量数据，研究人员应用所谓的“触发器”——专用的硬件和软件，它们能实时决定哪些数据可保存下来以供分析，哪些数据可以丢弃。研究人员称，机器学习算法至少可做出其中70%的决定。 

　　机器学习算法日益复杂和精细，为解决粒子物理问题开辟了前所未有的机会。机器学习的最新发展——所谓的深度学习，即使用神经网络，改进了粒子物理学家们的实验方式。 

　　来源：《科技日报》 

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