Machine Learning Neutrino-Nucleus Cross Sections

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hackett, Daniel C., Isaacson, Joshua, Li, Shirley Weishi, Tame-Narvaez, Karla, Wagman, Michael L.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	High Energy Physics - Phenomenology Machine Learning High Energy Physics - Experiment Nuclear Theory
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https://arxiv.org/abs/2412.16303