BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//CERN//INDICO//EN
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:2026-04-16: Восстановление распределени
 я электронов на основе искусственного и
 нтеллекта по данным магнитного спектром
 етра
DTSTART;VALUE=DATE-TIME:20210925T211600Z
DTEND;VALUE=DATE-TIME:20210925T212300Z
DTSTAMP;VALUE=DATE-TIME:20260418T064604Z
UID:indico-contribution-3553@indico.inp.nsk.su
DESCRIPTION:Speakers: Сергей Перевалов (ИПФ РАН)\nД
 иагностические методы играют решающую р
 оль в понимании свойств пучков быстрых ч
 астиц\, что необходимо для экспериментал
 ьной проверки теоретических исследован
 ий лазерно-плазменных взаимодействий. Д
 вухэкранные магнитные спектрометры обы
 чно используются для одновременного изм
 ерения как энергии\, так и углового распр
 еделения электронов. В магнитном поле эл
 ектроны отклоняются в соответствии со с
 воей энергией\, и\, попадая на сцинтиллят
 ор\, вызывают его свечение. Однако анализ
  полученных данных часто включает решен
 ие сложных многопараметрических задач\, 
 которые обычно требуют эвристических по
 дходов и ручного вмешательства. В данной
  работе мы предлагаем метод реконструкц
 ии распределения электронов с использов
 анием глубокой нейронной сети. В отличие
  от существующих методов\, предлагаемый 
 подход позволяет автоматически и одновр
 еменно реконструировать как энергию\, та
 к и угловое распределение электронов. По
 скольку размеченные экспериментальные 
 данные недоступны\, для обучения нейронн
 ой сети используются синтетические данн
 ые\, сгенерированные с помощью численног
 о моделирования в сочетании с методами а
 угментации данных. Нейронная сеть дости
 гла косинусного сходства 0\,79 между экспе
 риментальными данными и данными\, получе
 нными с помощью численного моделировани
 я на основе предсказанного распределени
 я.\n\nhttps://indico.inp.nsk.su/event/32/contributions/3553/
LOCATION:
URL:https://indico.inp.nsk.su/event/32/contributions/3553/
END:VEVENT
END:VCALENDAR