机器学习助力CERN破解希格斯玻色子最难衰变之谜
在粒子物理学的前沿阵地，欧洲核子研究中心的科学家们正在运用人工智能技术攻克一个被认为几乎不可能的挑战：直接观测希格斯玻色子衰变为粲夸克的过程。这一突破性研究不仅将机器学习推向了高能物理实验的核心地位，更为验证标准模型中最基础的质量生成机制开辟了新的道路。
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CERN正利用机器学习探索稀有希格斯粒子衰变为粲夸克的过程
CMS 利用机器学习探索稀有希格斯粒子衰变为粲夸克的过程。此次探索得出了迄今为止最严格的限制。希格斯玻色子于 2012 年在大型强子对撞机 (LHC) 上首次观测到，它是粒子物理学标准模型的基石。通过相互作用，希格斯玻色子赋予夸克等基本粒子质量。希格斯玻色子与
CERN进行了一项前所未有的运输测试 用卡车转移反物质粒子
反物质由性质与常规粒子相反的粒子组成。它在现代物理学研究中扮演着核心角色，并通过宇宙碰撞或放射性衰变自然形成。然而，研究反物质十分困难，因为反物质与常规物质接触会导致瞬间湮灭。
CERN或捕获新粒子
据欧洲核子研究中心（CERN）官网3日消息，该中心紧凑缪子线圈（CMS）团队在大型强子对撞机（LHC）产生的数据中观测到一个出乎意料的特征，这可能预示着一种前所未见的粒子，即拓扑偶素的存在。
AI 引领基础物理学变革：CERN 下一任总干事的展望
欧洲核子研究中心（CERN）下一任总干事、英国剑桥大学实验粒子物理学教授马克・汤姆森（Mark Thomson）在采访中发表了令人瞩目的观点：人工智能将彻底改变基础物理学，为人类了解宇宙命运打开一扇全新的窗口。
CERN下一任总干事：AI将彻底改变基础物理学 | 科技周览
众所周知，大量饮用可乐、奶茶等含糖饮料可能增加糖尿病风险，但这背后的机制尚不完全清晰。1月31日发表于Cell Metabolism的一项研究揭示了其中的关键环节——含糖饮料可能会改变人体肠道微生物环境，进而影响身体代谢，最终增加患糖尿病的风险。
CERN小型质子加速器可应用于考古研究
欧洲核子研究中心（CERN）在其教育和外联中心部署了一台质子加速器。这款加速器名为“用于表面分析的实验性直线加速器”（ELISA），其产生的2兆电子伏特（MeV）质子束可确保样品在分析过程中保存完好，有望在考古学领域发挥关键作用。