Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP) |
Publikationstyp | Hochschulschrift |
Publikationsjahr | 2018 |
Sprache | Englisch |
Identifikator | urn:nbn:de:swb:90-848379 KITopen-ID: 1000084837 |
Verlag | Karlsruher Institut für Technologie (KIT) |
Umfang | VIII, 225 S. |
Art der Arbeit | Dissertation |
Fakultät | Fakultät für Physik (PHYSIK) |
Institut | Institut für Experimentelle Teilchenphysik (ETP) |
Prüfungsdatum | 22.06.2018 |
Projektinformation | FSP 102 - CMS-Experiment (BMBF, 05H09VKA) GRK 1694 (DFG, DFG KOORD, GRK 1694/1) GSC 1085 KSETA (DFG, DFG EXIN, GSC 1085) |
Schlagwörter | PhDthesis, Doktorarbeit, Particle physics, Teilchenphysik, Top physics, Top-Physik, Higgs physics, Higgs-Physik, Data analysis, Datenanalyse, Machine Learning, Neuronale Netze, Neural Networks |
Referent/Betreuer | Husemann, U. |