2025年4月25日，由博彩论坛
开展的品牌系列讲座“南高师·格物沙龙”邀请南京大学物理学院张瑞副教授，于博彩论坛
行健楼437室开展题为“深度学习在高能物理实验中的应用”的讲座。本次讲座由物科院王徽主持，物科院相关专业教师、研究生以及本科生参加了本次讲座。
在讲座中，张瑞教授首先介绍了高能物理实验的一些基本知识，并着重介绍了欧洲核子中心（CERN）的大型强子对撞机（LHC）上的超环面仪（ATLAS）实验。张瑞教授详细介绍了ATLAS实验的量能器，指出其模拟需要消耗大量计算资源，进而引出了使用深度学习生成模型进行量能器模拟。
张瑞教授介绍了他与合作者开发的FastCaloGAN模型，以及他作为ATLAS快速量能器模拟组的联合组长牵头举办的首届“量能器模拟挑战赛”，并指出其团队正在探索扩散模型（Diffusion Model）路线。
在讲座中，张瑞教授还介绍了深度学习异常值检测，详细阐述了点异常与密度异常两种异常检测的深度学习应用思路，并列举了两种异常检测在ATLAS实验上的应用。
本次讲座不仅为参与讲座的师生提供了一个了解深度学习在高能物理实验中的应用的机会，也为相关领域的学术交流提供了宝贵的机会。张瑞教授的精彩演讲和深入分析赢得了在场师生的高度评价和热烈讨论。
张瑞副教授简历
张瑞，南京大学，副教授。2019年博士毕业于德国波恩大学，随后在美国威斯康星大学麦迪逊分校从事博士后研究。2024年获得国家海外高层次青年人才引进项目入职南京大学。在大型强子对撞机上从事高能物理实验研究。在希格斯自耦合研究、标准模型精确检验以及新物理寻找等领域完成多项重要的物理分析工作，并结合先进的机器学习技术、量子机器学习技术发展了实验分析手段。共发表SCI期刊论文十余篇，其中PRL 4篇，总引用约500次。
