从限制黑暗部门的暗物质颗粒的生产可能导致许多新颖的实验签名。根据理论的细节，质子 - 质子碰撞中的黑暗夸克生产可能导致颗粒的半衰期：黑暗强度的准直喷雾，其中颗粒碰撞器实验只有一些。实验签名的特征在于，具有与喷射器的可见部件相结合的重建缺失的动量。这种复杂的拓扑对检测器效率低下和错误重建敏感，从而产生人为缺失的势头。通过这项工作，我们提出了一种信号不可知的策略来拒绝普通喷射，并通过异常检测技术鉴定半衰期喷射。具有喷射子结构变量的深度神经自动化器网络作为输入，证明了对分析异常喷射的非常有用。该研究重点介绍了半意射流签名;然而，该技术可以适用于任何新的物理模型，该模型预测来自非SM粒子的喷射器的签名。
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在本文中，我们提出了一种对随机向量分布的一些参数的离线变化点检测的新方法。我们介绍了通过动态编程算法有效地计算的惩罚最大似然方法，或者通过快速贪婪二进制分离算法近似。我们证明这两种算法几乎肯定会在关于随机向量的分布和独立采样的非常一般的假设下的变化点。特别是，我们展示了导致算法的一致性的假设是由分类和高斯随机变量满足的算法。这种新方法是通过识别人群中个体基因组的纯合群岛的问题。我们的方法直接解决了人口层面鉴定纯合群岛的问题，而无需分析单个个体，然后结合结果，如今在最先进的方法中所做的那样。
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