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Optimal operation of cryogenic calorimeters through deep reinforcement learning

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Angloher, G., Banik, S., Benato, G., Bento, A., Bertolini, A., Breier, R., Bucci, C., Burkhart, J., Canonica, L., D'Addabbo, A., Di Lorenzo, S., Einfalt, L., Erb, A., Feilitzsch, F. v., Fichtinger, S., Fuchs, D., Garai, A., Ghete, V. M., Gorla, P., Guillaumon, P. V., Gupta, S., Hauff, D., Ješkovský, M., Jochum, J., Kaznacheeva, M., Kinast, A., Kuckuk, S., Kluck, H., Kraus, H., Langenkämper, A., Mancuso, M., Marini, L., Mauri, B., Meyer, L., Mokina, V., Niedermayer, K., Olmi, M., Ortmann, T., Pagliarone, C., Pattavina, L., Petricca, F., Potzel, W., Povinec, P., Pröbst, F., Pucci, F., Reindl, F., Rothe, J., Schäffner, K., Schieck, J., Schönert, S., Schwertner, C., Stahlberg, M., Stodolsky, L., Strandhagen, C., Strauss, R., Usherov, I., Wagner, F., Wagner, V., Willers, M., Zema, V., Heitzinger, C., Waltenberger, W.
Formato:	Preprint
Publicado:	2023
Materias:	Instrumentation and Detectors
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Descripción
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