报告时间：2025年12月10日（星期三）16:00-17:30
报告地点：翡翠湖校区物理楼302室
报 告 人：张瑞 特聘研究员、副教授
工作单位：南京大学
举办单位：物理学院
报告简介：
机器学习是高能物理研究的重要工具。本报告将介绍如何将高能物理问题重构为机器学习任务，并重点介绍机器学习技术在粒子重建与识别中的应用——尤其是在大型强子对撞机（LHC）中的实践。此外，本报告将探讨用于量能器簇射模拟与异常检测的无监督机器学习方法。
报告人简介：
张瑞（特聘研究员）是大型强子对撞机ATLAS实验组与北京BESIII实验组的成员。他硕士毕业于中国科学院大学，博士毕业于德国波恩大学，随后在美国威斯康星大学麦迪逊分校从事博士后研究。2024年作为“至诚青年教授”加入南京大学。
他的研究方向以顶夸克和希格斯玻色子为探针，进行希格斯自耦合测量及标准模型外新物理搜寻。他在开发计算技术领域亦有深厚积累，涉及异常检测、物理模拟的机器学习应用及量子机器学习等。目前担任ATLAS希格斯与双希格斯组联合测量召集人、ATLAS快速模拟组召集人，并指导谷歌编程之夏量子机器学习项目组。
