报告题目：可理解的机器学习和高能物理过程分析 (Interpretable machine learning and high-energy physics observable analysis)

报告时间：2023年6月1日（周四） 14:00-15:00

报告地点： 物理与电子工程学院实践楼301会议室

报告人： 钱卓妮博士

报告摘要：

机器学习方法与传统方法相比有许多优点，在物理学领域的应用越来越广泛。可理解（可解释）机器学习方法能够直观理解机器学习系统的运行过程和预测结果。本报告将探讨可理解的机器学习方法在高能物理可观测物理量分析中的应用。

报告人简介：

钱卓妮博士，毕业于美国匹兹堡大学，曾在韩国基础科学院理论物理研究所(IBS)和德国同步电子加速实验室理论组(DESY)从事博士后研究，现为杭州师范大学副教授，于2022年获得杭州市“西湖引才计划”青年专项人才称号；主要研究方向是高能对撞机中的新物理唯象学，尤其是希格斯相关新物理的理论和唯象分析。

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