The NOvA experiment is a long baseline neutrino oscillation experiment designed to measure both ne appearance and nm disappearance in order to determine the neutrino mass hierarchy, improve knowledge of the neutrino mixing structure and investigate the CP violating phase dCP. In this talk, I will discuss the use of modern deep learning techniques in categorizing neutrino interactions, present the first oscillation results with neutrino and antineutrino beams and show NOvA’s prospects in the coming years.

丁鹏飞，2009年毕业于中国科学技术大学少年班，2013年获得英国曼彻斯特大学粒子物理博士学位，之后供职于美国费米国家加速器实验室科学计算部门，从事基于加速器的中微子实验物理以及高性能计算的研究。主要研究经历为Tevatron正反质子对撞机上R 宇称破缺超对称中微子信号的寻找，电子末态的电弱过程精确测量，基于加速器的中微子实验上中微子截面的测量，以及中微子震荡的观测。目前主要参与NOvA（NuMI Off-Axis ne Appearance）和DUNE (Deep Underground Neutrino experiment)实验，以及美国能源部SciDAC-4（Scientific Discovery through Advanced Computing）项目，担任NOvA实验的数据获取系统负责人以及软件与计算机相关问题的联络人，同时也担任protoDUNE实验数据获取、监测、处理与传输系统总体试运行的协调人。