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Machine learning algorithms for the Belle II experiment and their validation on Belle data

Keck, Thomas


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000078149
Veröffentlicht am 20.12.2017
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-781490
KITopen-ID: 1000078149
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang VII, 240 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Physik (PHYSIK)
Institut Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP)
Prüfungsdatum 15.12.2017
Schlagwörter belle, machine learning, adversary, data-driven, b physics, b2bii, mva, fei, full event interpretation
Referent/Betreuer Feindt, M.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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