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

Keck, Thomas

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000078149
Veröffentlicht am 20.12.2017
Seitenaufrufe: 133
seit 30.04.2018
Downloads: 106
seit 20.12.2017
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-781490
KITopen-ID: 1000078149
Verlag KIT, Karlsruhe
Umfang VII, 240 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Physik (PHYSIK)
Institut Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP)
Prüfungsdatum 15.12.2017
Referent/Betreuer Prof. M. Feindt
Schlagworte belle, machine learning, adversary, data-driven, b physics, b2bii, mva, fei, full event interpretation
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