今年８月初，接到一个邀请，给springer旗下的一个杂志审稿。这个杂志很年轻，2017年才开始发行，叫做Computing and Software for Big Science（https://link.springer.com/journal/41781）。

因为稿件是试图改进神经网络算法来降低粒子物理实验测量的系统误差，我比较熟悉，所以就答应了。我大概花了几天来看稿件，提出了一些我觉得比较重要的需要修改或者补充的地方，个人觉得意见比较中肯，请作者修改。再过一个月应该可以看到作者的回复了，期待中。

利用机器学习来改进测量的系统误差将会是一个活跃的方向，因为强子对撞机上的实验涉及Ｎ多系统误差，加上巨大的本底，如何改进测量精度是非常重要的，单纯增加采集数据量（很多情况下会改进精度）有时候不能解决问题。希望我的下一个物理分析能用上自己的ＱＢＤＴ算法。期待中。

因为是第一次被邀请审稿，特记录之。

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