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Improving Energy Estimation at NOvA with Recurrent Neural Networks
Improving Energy Estimation at NOvA with Recurrent Neural Networks
Improving Energy Estimation at NOvA with Recurrent Neural Networks

상세정보

자료유형  
 학위논문파일 국외
최종처리일시  
20220210093257
ISBN  
9798534692983
DDC  
593.7
저자명  
Torbunov, Dmitrii.
서명/저자  
Improving Energy Estimation at NOvA with Recurrent Neural Networks
발행사항  
[Sl] : University of Minnesota, 2021
발행사항  
Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
형태사항  
188 p
주기사항  
Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-02, Section: B.
주기사항  
Advisor: Pawloski, Gregory.
학위논문주기  
Thesis (Ph.D.)--University of Minnesota, 2021.
사용제한주기  
This item must not be sold to any third party vendors.
일반주제명  
Particle physics
일반주제명  
Computational physics
일반주제명  
Artificial intelligence
일반주제명  
Neurons
일반주제명  
Histograms
일반주제명  
Identification
일반주제명  
Calibration
일반주제명  
Cosmic rays
일반주제명  
Sensors
일반주제명  
Neural networks
일반주제명  
Decomposition
일반주제명  
Noise
일반주제명  
Energy
키워드  
Neutrino energy reconstruction
키워드  
Recurrent neural network
키워드  
Oscillation parameters
키워드  
Energy estimation algorithm
키워드  
Systematic uncertainty
키워드  
NuMI Off-Axis νe Appearance
기타저자  
University of Minnesota Physics
기본자료저록  
Dissertations Abstracts International. 83-02B.
기본자료저록  
Dissertation Abstract International
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