基于双重左-右对称模型及 $A_{4}$ 模ular 对称性的 $keV$ 级中微子暗物质
计算机视觉与模式识别
2025-02-27 v1
摘要
本文将左-右对称模型（LRSM）扩展引入每一代的中性费子子，其中最轻的中性费子子被视为合适的暗物质候选者，以进行其相关性质的研究与分析。该模型通过 模ular 对称性实现，优势在于无需引入额外场，从而保持模型的最小化。由于LRSM扩展了中性费子子，本文中的 neutrino 质量通过双重 seesaw 机制生成，详述于本文中。对于现象学研究，我们关注中中双 beta 衰变，其细节在本文中充分讨论。
关键词
引用
@article{arxiv.2502.18867,
title = {Enhanced Transformer-Based Tracking for Skiing Events: Overcoming Multi-Camera Challenges, Scale Variations and Rapid Motion -- SkiTB Visual Tracking Challenge 2025},
author = {Akhil Penta and Vaibhav Adwani and Ankush Chopra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18867},
year = {2025}
}