KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Accelerating Machine Learning for Machine Physics (an AMALEA-project at KIT)

Boltz, T.; Wang, W.; Bründermann, E. ORCID iD icon; Kopmann, A. ORCID iD icon; Mexner, W.; Müller, A.-S. ORCID iD icon


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000099095/pub
Veröffentlicht am 08.01.2021
Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000099095
Originalveröffentlichung
DOI: 10.18429/JACoW-ICALEPCS2019-TUCPL06
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Beschleunigerphysik und Technologie (IBPT)
Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)
Laboratorium für Applikationen der Synchrotronstrahlung (LAS)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-95450-209-7
KITopen-ID: 1000099095
HGF-Programm 54.01.01 (POF III, LK 01) ps- und fs-Strahlen
Weitere HGF-Programme 54.02.02 (POF III, LK 01) Ultraschnelle Datenauswertung
Erschienen in Proceedings of the 17th International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics control Systems (ICALEPCS 2019). Ed.: K.S. White
Veranstaltung 17th Biennial International Conference on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems (ICALEPCS 2019), New York City, NY, USA, 05.10.2019 – 11.10.2019
Verlag JACoW Publishing
Seiten Paper: TUCPL06
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page