Deep learning based event reconstruction for cyclotron radiation emission spectroscopy
Ashtari Esfahani, A.; Böser, S.; Buzinsky, N.; Carmona-Benitez, M. C.; Cervantes, R.; Claessens, C.; Viveiros, L. de; Fertl, M.; Formaggio, J. A.; Gaison, J. K.; Gladstone, L.; Grando, M.; Guigue, M.; Hartse, J.; Heeger, K. M.; Huyan, X.; Jones, A. M.; Kazkaz, K.; Li, M.;
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Astroteilchenphysik (IAP) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsdatum | 01.06.2024 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 2632-2153 KITopen-ID: 1000177111 |
| HGF-Programm | 51.13.01 (POF IV, LK 01) Neutrinophysik und Dunkle Materie |
| Erschienen in | Machine Learning: Science and Technology |
| Verlag | Institute of Physics Publishing Ltd (IOP Publishing Ltd) |
| Band | 5 |
| Heft | 2 |
| Seiten | Art.-Nr.: 025026 |
| Vorab online veröffentlicht am | 03.05.2024 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Web of Science OpenAlex Scopus |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |