MARC

 008220131s2021        us                              c    eng  d
■020    ▼a9798534649703
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI28643857
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a593.7
■1001  ▼aCianci,  Davio.
■24510▼aA  Deep-Learning-Based  Muon  Neutrino  CCQE  Selection  for  Searches  Beyond  the  Standard  Model  with  MicroBooNe
■260    ▼a[Sl]▼bColumbia  University▼c2021
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2021
■300    ▼a250  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  83-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Karagiorgi,  Georgia.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Columbia  University,  2021.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■590    ▼aSchool  code:  0054.
■650  4▼aParticle  physics
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aSimulation
■650  4▼aEnergy
■650  4▼aHypothesis  testing
■650  4▼aHypotheses
■650  4▼aExperiments
■650  4▼aSensors
■653    ▼aDeep  learning
■653    ▼aLow  energy  excess
■653    ▼aLiquid  argon  time  projection  chamber
■690    ▼a0798
■690    ▼a0605
■690    ▼a0791
■71020▼aColumbia  University▼bPhysics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g83-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0054
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2021
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16053144▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202202▼f2022

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books