条件密度的可靠建模对于粒子物理学等定量科学领域很重要。在物理外部的域中，已显示隐式定量位神经网络（IQN）以提供有条件密度的准确模型。我们使用Compact Muon螺线管（CMS）打开数据门户的工具和模拟数据成功地应用IQNS进行喷射仿真和校正。
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Tensorbnn是一个基于TensorFlow的新软件包，可实现现代神经网络模型的贝叶斯推断。神经网络模型参数的后密度表示为使用哈密顿蒙特卡洛采样的点云。Tensorbnn软件包利用Tensorflow的架构和培训功能以及在培训和预测阶段使用现代图形处理单元（GPU）的能力。
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