Étiquette : CERN community
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Une nouvelle Direction à CMS pour la période 2026–2028
Avec plus de 6 000 scientifiques, ingénieurs, techniciens, administrateurs et étudiants, CMS est l’une des plus grandes collaborations scientifiques du monde. Du 1er janvier 2026 au 31 août 2028, Anadi Canepa assumera une fonction importante, celle de porte-parole de la collaboration. Hafeez Hoorani, restera porte-parole adjoint jusqu’au 31 août 2026, au côté de Florencia Canelli,
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Dernières nouvelles des accélérateurs : les protons s’apprêtent à revenir dans le LHC
De nombreuses activités sont en cours dans la chaîne d’accélérateurs, au moment où le complexe se prépare pour la reprise de l’exploitation complète
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Sécurité informatique : hameçonné
À la mi-novembre, le CERN a fait l’objet d’une nouvelle attaque par hameçonnage incitant les internautes à ouvrir un lien malveillant et à fournir leur identifiant CERN sur une fausse page d’authentification unique
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Monika Emmanuelle Kazi remporte la deuxième résidence Résonance
Arts at CERN annonce la lauréate de la deuxième édition de la résidence artistique Résonance
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HiLumi LHC : démarrage des tests grandeur nature
Les scientifiques du CERN ont démarré l’opération complexe de refroidissement d’un banc d’essai de 95 m reproduisant la configuration souterraine des systèmes innovants du LHC à haute luminosité
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Knud Dahlerup-Petersen (1951 – 2025)
Knud Dahlerup-Petersen(1951 – 2025) — C’est avec beaucoup de tristesse que nous avons appris la disparition de notre ancien collègue Knud Dahlerup-Petersen. Knud Dahlerup-Petersen était un ingénieur de grand talent et un collègue et chef apprécié. Au cours d’une carrière de près de quarante ans au CERN, il a mené des travaux sur la conception,
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ALICE découvre encore un signe du plasma primordial dans des collisions de protons
La collaboration ALICE fait un pas de plus dans l’étude de la formation d’un plasma quark-gluon dans les collisions proton-proton et proton-noyau
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Mieux comprendre les collisions de particules au LHC grâce à l’apprentissage automatique
Comment l’apprentissage automatique peut supplanter les méthodes traditionnelles pour la reconstruction complète des collisions de particules au LHC