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Software Compensation for Highly Granular Calorimeters using Machine Learning

Fuente: arXiv

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Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Lai, S., Utehs, J., Wilhahn, A., Bach, O., Brianne, E., Ebrahimi, A., Gadow, K., Göttlicher, P., Hartbrich, O., Heuchel, D., Irles, A., Krüger, K., Kvasnicka, J., Lu, S., Neubüser, C., Provenza, A., Reinecke, M., Sefkow, F., Schuwalow, S., De Silva, M., Sudo, Y., Tran, H. L., Buhmann, E., Garutti, E., Huck, S., Kasieczka, G., Martens, S., Rolph, J., Wellhausen, J., Blazey, G. C., Dyshkant, A., Francis, K., Zutshi, V., Bilki, B., Northacker, D., Onel, Y., Hummer, F., Simon, F., Kawagoe, K., Onoe, T., Suehara, T., Tsumura, S., Yoshioka, T., Fouz, M. C., Emberger, L., Graf, C., Wagner, M., Pöschl, R., Richard, F., Zerwas, D., Boudry, V., Brient, J-C., Nanni, J., Videau, H., Liu, L., Masuda, R., Murata, T., Ootani, W., Takatsu, T., Tsuji, N., Chadeeva, M., Danilov, M., Korpachev, S., Rusinov, V.
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Instrumentation and Detectors
Accesso online:	Acceder al recurso
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Accesso online

https://arxiv.org/abs/2403.04632