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@article{Hayrapetyan:2026:epjc/s10052-026-15754-5,
author = {Hayrapetyan, A and Makarenko, V and Tumasyan, A and Adam, W and Benato, L and Bergauer, T and Dragicevic, M and Hussain, PS and Jeitler, M and Krammer, N and Li, A and Liko, D and Matthewman, M and Schieck, J and Schöfbeck, R and Shooshtari, M and Sonawane, M and Waltenberger, W and Wulz, C-E and Janssen, T and Kwon, H and Henao, DO and Van, Laer T and Van, Mechelen P and Bierkens, J and Breugelmans, N and DHondt, J and Dansana, S and De, Moor A and Delcourt, M and Heyen, F and Hong, Y and Kashko, P and Lowette, S and Makarenko, I and Tavernier, S and Tytgat, M and Van, Onsem GP and Van, Putte S and Vannerom, D and Bilin, B and Clerbaux, B and Das, AK and De, Bruyn I and De, Lentdecker G and Evard, H and Favart, L and Gianneios, P and Khalilzadeh, A and Khan, FA and Malara, A and Shahzad, MA and Sharma, A and Thomas, L and Bemden, MV and Velde, CV and Vanlaer, P and Zhang, F and De, Coen M and Dobur, D and Giordano, C and Gokbulut, G and Kaspar, K and Kavtaradze, D and Marckx, D and Sk},
doi = {epjc/s10052-026-15754-5},
journal = {The European Physical Journal C},
title = {Full event interpretation with machine-learning-based particle-flow reconstruction in the CMS detector},
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year = {2026}
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RIS format (EndNote, RefMan)
TY - JOUR
AB - <jats:title>Abstract</jats:title> <jats:p> The particle-flow (PF) algorithm constructs a global description of each particle collision by producing a comprehensive list of final-state particles, and is central to event reconstruction in the CMS experiment at the CERN LHC. The existing PF implementation relies on physics-motivated heuristics and assumptions that can be replaced by machine-learning (ML) models trained directly on simulated data and naturally suited to modern graphics processing units (GPUs). A state-of-the-art ML-based PF (MLPF) reconstruction algorithm, implemented within the CMS software framework, is presented. The MLPF algorithm performs a learnable full-event reconstruction on GPUs, generalizes across detector conditions and collision energies, and replaces multiple modular reconstruction steps with a single unified model. Physics performance comparable to standard PF reconstruction is achieved in both simulation and data, with improved jet energy resolution and inference time. In simulated top quark-antiquark events under LHC Run-3 (2023–2024) conditions, the jet energy resolution improves by 10–20% for jets with transverse momentum between 30–100 GeV. Inference time is evaluated using simulated multijet events, with a median of <jats:inline-formula> <jats:alternatives> <jats:tex-math>$$20\,\hbox {ms}$$</jats:tex-math> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>20</mml:mn> <mml:mspace/> <mml:mtext>ms</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </jats:alternatives> </jats:inl
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DO - epjc/s10052-026-15754-5
PY - 2026///
TI - Full event interpretation with machine-learning-based particle-flow reconstruction in the CMS detector
T2 - The European Physical Journal C
UR - http://dx.doi.org/10.1140/epjc/s10052-026-15754-5
UR - https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-026-15754-5
VL - 86
ER -