在LHC搜索中部署深度学习的指南：如何实现最优性并考虑不确定性
A guide for deploying Deep Learning in LHC searches: How to achieve optimality and account for uncertainty
摘要：
深度学习工具可以将所有可用信息整合到搜索新粒子中，从而充分利用可用数据。本文回顾了如何将信息与深度学习进行最佳整合，并明确描述了相应的不确定性来源。简单的说明性例子显示了这些概念如何在实践中应用。
英文摘要：
Deep learning tools can incorporate all of the available information into a search for new particles, thus making the best use of the available data. This paper reviews how to optimally integrate information with deep learning and explicitly describes the corresponding sources of uncertainty. Simple illustrative examples show how these concepts can be applied in practice.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
