arXiv发布机器学习与高能核物理综述

arXiv cs.AI 分类发布一篇由 Xun Chen 等作者撰写的综述，梳理机器学习在高能核物理中的应用方向。该综述称，这一领域正从事件分类、模式识别转向物理融合工作流，涉及 QCD 物质性质的校准贝叶斯提取、重离子与中子星数据的致密物质状态方程推断、生成式事件建模、神经展开、可微分逆求解器、规范等变与扩散模型的晶格场采样，以及全息 QCD 的神经重构。综述称其聚焦于过去几年内已成熟的发展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。