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Two machine learning techniques for jet measurements at the LHCb experiment are presented: a regression-based method for jet-energy calibration and a deep neural network algorithm for jet flavour tagging, distinguishing between b-quark, c-quark, and light parton jets. These techniques are applied to a search for inclusive H→bb¯ and H→cc¯ decays using a LHCb dataset corresponding to an integrated luminosity of 1.6 fb−1. The observed (expected) 95% confidence level upper limits correspond to 6.6 (11.1) times the SM cross-section for the H→bb¯ process, and 1003 (1834) times the SM cross-section for the H→cc¯ process.
Aaij, R., Abdelmotteleb, A., Abellan Beteta, C., Abudinen, F., Ackernley, T., Adefisoye, A., et al. (2026). Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for H→bb¯ and H→cc¯ in s=13 TeV pp collisions. JOURNAL OF HIGH ENERGY PHYSICS, 2026(7) [10.1007/JHEP07(2026)276].
Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for H→bb¯ and H→cc¯ in s=13 TeV pp collisions
Aaij R.;Abdelmotteleb A. S. W.;Abellan Beteta C.;Abudinen F.;Ackernley T.;Adefisoye A. A.;Adeva B.;Adinolfi M.;Adlarson P.;Agapopoulou C.;Aidala C. A.;Ajaltouni Z.;Akar S.;Akiba K.;Akthar M.;Albicocco P.;Albrecht J.;Aleksiejunas R.;Alessio F.;Alvarez Cartelle P.;Amalric R.;Amato S.;Amey J. L.;Amhis Y.;An L.;Anderlini L.;Andersson M.;Andreola P.;Andreotti M.;Andres Estrada S.;Anelli A.;Ao D.;Arata C.;Archilli F.;Areg Z.;Argenton M.;Arguedas Cuendis S.;Arnone L.;Artamonov A.;Artuso M.;Aslanides E.;Ataide Da Silva R.;Atzeni M.;Audurier B.;Authier J. A.;Bacher D.;Bachiller Perea I.;Bachmann S.;Bachmayer M.;Back J. J.;Baladron Rodriguez P.;Balagura V.;Balboni A.;Baldini W.;Baldwin Z.;Balzani L.;Bao H.;Baptista de Souza Leite J.;Barbero Pretel C.;Barbetti M.;Barbosa I. R.;Barlow R. J.;Barnyakov M.;Barsuk S.;Barter W.;Bartz J.;Bashir S.;Batsukh B.;Battista P. B.;Bay A.;Beck A.;Becker M.;Bedeschi F.;Bediaga I. B.;Behling N. A.;Belin S.;Bellavista A.;Belous K.;Belov I.;Belyaev I.;Ben-Haim E.;Benane G.;Bencivenni G.;Berezhnoy A.;Bernet R.;Bernet Andres S.;Bertolin A.;Betancourt C.;Betti F.;Bex J.;Bezshyiko I.;Bezshyyko O.;Bhom J.;Bieker M. S.;Biesuz N. V.;Biolchini A.;Birch M.;Bishop F. C. R.;Bitadze A.;Bizzeti A.;Blake T.;Blanc F.;Blank J. E.;Blusk S.;Bocharnikov V.;Boelhauve J. A.;Boente Garcia O.;Boettcher T.;Bohare A.;Boldyrev A.;Bolognani C.;Bolzonella R.;Bonacci R. B.;Bondar N.;Bordelius A.;Borgato F.;Borghi S.;Borsato M.;Borsuk J. T.;Bottalico E.;Bouchiba S. A.;Bovill M.;Bowcock T. J. V.;Boyer A.;Bozzi C.;Brandenburg J. D.;Brea Rodriguez A.;Breer N.;Brodzicka J.;Brossa Gonzalo A.;Brown J.;Brundu D.;Buchanan E.;Buonincontri L.;Burgos Marcos M.;Burke A. T.;Burr C.;Buti C.;Butter J. S.;Buytaert J.;Byczynski W.;Cadeddu S.;Cai H.;Cai Y.;Caillet A.;Calabrese R.;Calderon Ramirez S.;Calefice L.;Calvi M.;Calvo Gomez M.;Camargo Magalhaes P.;Cambon Bouzas J. I.;Campana P.;Campora Perez D. 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R.;Knospe T.;Kolb R.;Koliiev S.;Kolk L.;Konoplyannikov A.;Kopciewicz P.;Koppenburg P.;Korchin A.;Korolev M.;Kostiuk I.;Kot O.;Kotriakhova S.;Kowalczyk E.;Kozachuk A.;Kravchenko P.;Kravchuk L.;Kravcov O.;Kreps M.;Krokovny P.;Krupa W.;Krzemien W.;Kshyvanskyi O.;Kubis S.;Kucharczyk M.;Kudryavtsev V.;Kulikova E.;Kupsc A.;Kushnir V.;Kutsenko B.;Kvapil J.;Kyryllin I.;Lacarrere D.;Laguarta Gonzalez P.;Lai A.;Lampis A.;Lancierini D.;Landesa Gomez C.;Lane J. J.;Lanfranchi G.;Langenbruch C.;Langer J.;Lantwin O.;Latham T.;Lazzari F.;Lazzeroni C.;Le Gac R.;Lee H.;Leflat A.;Lefevre R.;Legotin S.;Lehuraux M.;Lemos Cid E.;Leroy O.;Lesiak T.;Lesser E. D.;Leverington B.;Li A.;Li C.;Li C.;Li H.;Li J.;Li K.;Li L.;Li M.;Li P.;Li P. -R.;Li Q.;Li T.;Li T.;Li Y.;Li Y.;Li Y.;Lian Z.;Liang Q.;Liang X.;Liang Z.;Libralon S.;Lightbody A.;Lin C.;Lin T.;Lindner R.;Linton H.;Litvinov R.;Liu D.;Liu F. L.;Liu G.;Liu K.;Liu S.;Liu W.;Liu Y.;Liu Y.;Liu Y. L.;Loachamin Ordonez G.;Lobo Salvia A.;Loi A.;Long T.;Lopes F. 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S.;Osthues D.;Otalora Goicochea J. M.;Owen P.;Oyanguren A.;Ozcelik O.;Paciolla F.;Padee A.;Padeken K. O.;Pagare B.;Pajero T.;Palano A.;Palini L.;Palutan M.;Pan C.;Pan X.;Panebianco S.;Panshin G.;Paolucci L.;Papanestis A.;Pappagallo M.;Pappalardo L. L.;Pappenheimer C.;Parkes C.;Parmar D.;Passalacqua B.;Passaleva G.;Passaro D.;Pastore A.;Patel M.;Patoc J.;Patrignani C.;Paul A.;Pawley C. J.;Pellegrino A.;Peng J.;Peng X.;Pepe Altarelli M.;Perazzini S.;Pereima D.;Pereira Da Costa H.;Pereira Martinez M.;Pereiro Castro A.;Perez C.;Perret P.;Perrevoort A.;Perro A.;Peters M. J.;Petridis K.;Petrolini A.;Pezzulo S.;Pfaller J. P.;Pham H.;Pica L.;Piccini M.;Piccolo L.;Pietrzyk B.;Pietrzyk G.;Pilato R. N.;Pinci D.;Pisani F.;Pizzichemi M.;Placinta V. M.;Plo Casasus M.;Poeschl T.;Polci F.;Poli Lener M.;Poluektov A.;Polukhina N.;Polyakov I.;Polycarpo E.;Ponce S.;Popov D.;Poslavskii S.;Prasanth K.;Prouve C.;Provenzano D.;Pugatch V.;Punzi G.;Pybus J. R.;Qasim S.;Qian Q.;Qian W.;Qin N.;Qu S.;Quagliani R.;Rabadan Trejo R. I.;Racz R.;Rademacker J. H.;Ramirez Garcia M.;Rama M.;Ramos De Oliveira V.;Ramos Pernas M.;Rangel M. S.;Ratnikov F.;Raven G.;Rebollo De Miguel M.;Redi F.;Reich J.;Reiss F.;Ren Z.;Resmi P. K.;Ribalda Galvez M.;Ribatti R.;Ricart G.;Riccardi D.;Ricciardi S.;Richardson K.;Richardson-Slipper M.;Rinnert K.;Robbe P.;Robertson G.;Rodrigues E.;Rodriguez Alvarez A.;Rodriguez Fernandez E.;Rodriguez Lopez J. A.;Rodriguez Rodriguez E.;Roensch J.;Rogachev A.;Rogovskiy A.;Rolf D. L.;Roloff P.;Romanovskiy V.;Romero Vidal A.;Romolini G.;Ronchetti F.;Rong T.;Rotondo M.;Roy S. R.;Rudolph M. S.;Ruiz Diaz M.;Ruiz Fernandez R. A.;Ruiz Vidal J.;Saavedra-Arias J. J.;Saborido Silva J. J.;Sacha Emile R S. E. R.;Sagidova N.;Sahoo D.;Sahoo N.;Saitta B.;Salomoni M.;Sanderswood I.;Santacesaria R.;Santamarina Rios C.;Santimaria M.;Santoro L.;Santovetti E.;Saputi A.;Saranin D.;Sarnatskiy A.;Sarpis G.;Sarpis M.;Satriano C.;Satta A.;Saur M.;Savrina D.;Sazak H.;Sborzacchi F.;Scarabotto A.;Schael S.;Scherl S.;Schiller M.;Schindler H.;Schmelling M.;Schmidt B.;Schmidt N.;Schmitt S.;Schmitz H.;Schneider O.;Schopper A.;Schulte N.;Schune M. H.;Schwering G.;Sciascia B.;Sciuccati A.;Scriven G.;Segal I.;Sellam S.;Semennikov A.;Senger T.;Senghi Soares M.;Sergi A.;Serra N.;Sestini L.;Seuthe A.;Sevilla Sanjuan B.;Shang Y.;Shangase D. M.;Shapkin M.;Sharma R. S.;Shchemerov I.;Shchutska L.;Shears T.;Shekhtman L.;Shen J.;Shen Z.;Sheng S.;Shevchenko V.;Shi B.;Shi Q.;Shi W. S.;Shimizu Y.;Shmanin E.;Shorkin R.;Shupperd J. D.;Silva Coutinho R.;Simi G.;Simone S.;Singha M.;Skidmore N.;Skwarnicki T.;Slater M. W.;Smith E.;Smith K.;Smith M.;Soares Lavra L.;Sokoloff M. D.;Soler F. J. P.;Solomin A.;Solovev A.;Solovieva K.;Sommerfeld N. S.;Song R.;Song Y.;Song Y.;Song Y. S.;Souza De Almeida F. L.;Souza De Paula B.;Sowa K. M.;Spadaro Norella E.;Spedicato E.;Speer J. G.;Spradlin P.;Sriskaran V.;Stagni F.;Stahl M.;Stahl S.;Stanislaus S.;Stefaniak M.;Stein E. N.;Steinkamp O.;Stevens H.;Strekalina D.;Su Y.;Suljik F.;Sun J.;Sun J.;Sun L.;Sundfeld D.;Sutcliffe W.;Svintozelskyi V.;Swientek K.;Swystun F.;Szabelski A.;Szumlak T.;T'Jampens S.;Tan Y.;Tang Y.;Tang Y. T.;Tat M. D.;Teijeiro Jimenez J. A.;Terentev A.;Terzuoli F.;Teubert F.;Thomas E.;Thompson D. J. D.;Thomson-Strong A. R.;Tilquin H.;Tisserand V.;Tobin M.;Todorov T. T.;Tomassetti L.;Tonani G.;Tong X.;Tork T.;Torres Machado D.;Toscano L.;Tou D. Y.;Trippl C.;Tuci G.;Tuning N.;Uecker L. H.;Ukleja A.;Unverzagt D. J.;Upadhyay A.;Urbach B.;Usachov A.;Ustyuzhanin A.;Uwer U.;Vagnoni V.;Valcarce Cadenas V.;Valenti G.;Valls Canudas N.;van Eldik J.;Van Hecke H.;van Herwijnen E.;Van Hulse C. 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2026
Abstract
Two machine learning techniques for jet measurements at the LHCb experiment are presented: a regression-based method for jet-energy calibration and a deep neural network algorithm for jet flavour tagging, distinguishing between b-quark, c-quark, and light parton jets. These techniques are applied to a search for inclusive H→bb¯ and H→cc¯ decays using a LHCb dataset corresponding to an integrated luminosity of 1.6 fb−1. The observed (expected) 95% confidence level upper limits correspond to 6.6 (11.1) times the SM cross-section for the H→bb¯ process, and 1003 (1834) times the SM cross-section for the H→cc¯ process.
Aaij, R., Abdelmotteleb, A., Abellan Beteta, C., Abudinen, F., Ackernley, T., Adefisoye, A., et al. (2026). Machine learning techniques for jet reconstruction at LHCb and application to the search for H→bb¯ and H→cc¯ in s=13 TeV pp collisions. JOURNAL OF HIGH ENERGY PHYSICS, 2026(7) [10.1007/JHEP07(2026)276].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10281/625525
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
