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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.; ... mehr

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 Web of Science
Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 7 – Bezahlbare und saubere Energie

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000177111
Veröffentlicht am 09.12.2024
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1088/2632-2153/ad3ee3
Scopus
Zitationen: 1
Dimensions
Zitationen: 2
Seitenaufrufe: 38
seit 11.12.2024
Downloads: 17
seit 11.12.2024
Cover der Publikation
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