Copertina

Sim-to-real supervised domain adaptation for radioisotope identification

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Lalor, Peter, Adams, Henry, Hagen, Alex
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning Nuclear Theory
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Unsupervised domain adaptation for radioisotope identification in gamma spectroscopy
di: Lalor, Peter, et al.
Pubblicazione: (2026)

Prediction on total inventory of radioisotopes produced by the interaction of 20Ne beams on 181Ta (110-170 MeV)
di: Mukherjee, Sumana, et al.
Pubblicazione: (2026)

From Neurons to Neutrons: A Case Study in Interpretability
di: Kitouni, Ouail, et al.
Pubblicazione: (2024)

Global Framework for Emulation of Nuclear Calculations
di: Belley, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)

Further exploration of binding energy residuals using machine learning and the development of a composite ensemble model
di: Bentley, I., et al.
Pubblicazione: (2025)

Weighted Levenberg-Marquardt methods for fitting multichannel nuclear cross section data
di: Imbrišak, M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Nuclear Data Adjustment for Nonlinear Applications in the OECD/NEA WPNCS SG14 Benchmark -- A Bayesian Inverse UQ-based Approach for Data Assimilation
di: Brady, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2025)

Discovering Nuclear Models from Symbolic Machine Learning
di: Munoz, Jose M., et al.
Pubblicazione: (2024)

The DNA of nuclear models: How AI predicts nuclear masses
di: Richardson, Kate A., et al.
Pubblicazione: (2025)

Progress of photonuclear cross sections for medical radioisotope production at the SLEGS energy domain
di: Pang, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Re-optimization of a deep neural network model for electron-carbon scattering using new experimental data
di: Kowal, Beata E., et al.
Pubblicazione: (2025)

Predictions of charge density distributions for nuclei with $Z \geq 8$
di: Wang, Yun Dong, et al.
Pubblicazione: (2026)

An Efficient Learning Method to Connect Observables
di: Yu, Hang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Topological Uncertainty for Anomaly Detection in the Neural-network EoS Inference with Neutron Star Data
di: Fukushima, Kenji, et al.
Pubblicazione: (2025)

Extrapolation to infinite model space of no-core shell model calculations using machine learning
di: Mazur, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)

Dynamics of density fluctuations in atomic nuclei
di: Bonaiti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2026)

Structure of the doubly magic nuclei $^{208}$Pb and $^{266}$Pb from ab initio computations
di: Bonaiti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fundamental limitations of dual energy X-ray scanners for cargo content atomic number discrimination
di: Lalor, Peter, et al.
Pubblicazione: (2023)

Ab initio computations of strongly deformed nuclei around $^{80}$Zr
di: Hu, B. S., et al.
Pubblicazione: (2024)

Pairing phase transition in the odd-A nuclei: identification and classification
di: Wang, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Electromagnetic observables of open-shell nuclei from coupled-cluster theory
di: Bonaiti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)

First identification of a doublet wobbling excitation mode in $^{105}$Pd
di: Karmakar, A., et al.
Pubblicazione: (2024)

Fission mode identification in the 180Hg region: derivative analysis approach
di: Melcom, D. T. Kattikat, et al.
Pubblicazione: (2026)

Magnetic dipole transition in $^{48}$Ca
di: Acharya, B., et al.
Pubblicazione: (2023)

Ab initio computations from $^{78}$Ni towards $^{70}$Ca along neutron number $N=50$
di: Hu, B. S., et al.
Pubblicazione: (2024)

Structure and dynamics of open-shell nuclei from spherical coupled-cluster theory
di: Marino, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)

Status report on long-time decay measurements of 137Cs radioisotope
di: Fenyvesi, Edit, et al.
Pubblicazione: (2024)

Computing nuclear response functions with time-dependent coupled-cluster theory
di: Bonaiti, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)

Coupled-cluster theory for strong entanglement in nuclei
di: Sun, Z. H., et al.
Pubblicazione: (2023)

Atomic number estimation of dual energy cargo radiographs: initial experimental results using a semiempirical transparency model
di: Lalor, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multiscale physics of atomic nuclei from first principles
di: Sun, Z. H., et al.
Pubblicazione: (2024)

Model orthogonalization and Bayesian forecast mixing via Principal Component Analysis
di: Giuliani, Pablo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Neural Operators as Efficient Function Interpolators
di: Niarchos, Vasilis, et al.
Pubblicazione: (2026)

Leveraging neural control variates for enhanced precision in lattice field theory
di: Bedaque, Paulo F., et al.
Pubblicazione: (2023)

Training neural control variates using correlated configurations
di: Oh, Hyunwoo
Pubblicazione: (2025)

Atomic number estimation of dual energy cargo radiographs using a semiempirical transparency model
di: Lalor, Peter, et al.
Pubblicazione: (2023)

From closed shells to open shells: Coupled-cluster calculations of atomic nuclei
di: Marino, F., et al.
Pubblicazione: (2025)

Linking Electromagnetic Moments to Nuclear Interactions with a Global Physics-Driven Machine-Learning Emulator
di: Munoz, Jose M., et al.
Pubblicazione: (2026)

$^{40}$Ca transverse response function from coupled-cluster theory
di: Sobczyk, Joanna, et al.
Pubblicazione: (2023)

Chiral interactions and superfluidity in the calcium isotopic chain
di: Scalesi, A., et al.
Pubblicazione: (2026)