Interdisciplinary Machine Learning Methods for Particle Physics
Interdisciplinary Machine Learning Methods for Particle Physics
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- ISBN
- 9798534651768
- DDC
- 593.7
- 저자명
- Pettee, Mariel.
- 서명/저자
- Interdisciplinary Machine Learning Methods for Particle Physics
- 발행사항
- [Sl] : Yale University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 181 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Demers, Sarah.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Yale University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Particle physics
- 일반주제명
- Artificial intelligence
- 일반주제명
- Dance
- 일반주제명
- Quantum physics
- 일반주제명
- Quarks
- 일반주제명
- Graph representations
- 일반주제명
- Sensors
- 일반주제명
- Neural networks
- 일반주제명
- Symmetry
- 일반주제명
- Quantum field theory
- 키워드
- Choreography
- 키워드
- Higgs boson
- 키워드
- Tau
- 기타저자
- Yale University Physics
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-02B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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