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[표지] 1

연구결과 요약문 2

목차 3

1. 연구개발과제의 개요 (2) 4

2. 연구수행내용 및 연구결과 (6) 6

3. 연구개발결과의 중요성 (2) 18

1) Supervising Deep Neural Networks with Topological Augmentation in search for di-Higgs Production at the LHC 18

2) Measurement of the top-quark mass via probing the toponium 1S state decaying to diphoton at the LHC 18

3) Searching for new physics in gluon-gluon initiated production channels using deep learning of ISR Jets at hadron colliders - 'Boosting Invisible Higgs Search with a Gluon Jet' 18

4) CALU: Complex-valued Arithmetic Logic Units for the abstraction of physical symmetries 19

5) Learning the Lorentz Invariance 19

4. 참고문헌 20

5. 연구성과 21

주관연구책임자 대표적 연구실적 27

[붙임] 주관연구책임자(공동연구원 포함) 대표적 논문‧특허실적 요약문 28

별첨[내용없음] 3

〈별첨1〉 자체평가 의견서[내용없음] 3

〈별첨2〉 연구개발성과 활용계획서[내용없음] 3

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