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精确的核结构知识对于基础物理学至关重要，然而探测这些结构却极其困难。为应对这一挑战，超中心碰撞（UPCs）提供了一种用于原子核成像的飞秒级断层扫描技术。UPCs提供了一条纯净的电磁路径：相干矢量介子光生过程会产生衍射和双源干涉的图样，这些图样直接编码了核的空间密度。然而，将这些图样转化为定量约束是一项具有挑战性的反问题，其复杂性源于对形变与中子皮、相位涂抹以及实验背景的关联敏感性。在此，该研究介绍了一个可解释的多任务深度学习框架，该框架能够同时将横向动量分布映射到多个核结构指标，并识别出驱动每次推理的运动学区域。该研究以 \(^{96}_{40}\text{Zr} + ^{96}_{40}\text{Zr}\) 碰撞中的相干 \(J/ψ\) 光生过程为例进行了演示，结果表明所学到的特征分离了以衍射为主和以干涉为主的信息，并为未来的高亮度数据提供了可供分析的观测量。