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Machine Learning for Single-Ended Event Reconstruction in PROSPECT Experiment

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Andriamirado, M., Balantekin, A. B., Bass, C. D., Rodrigues, O. Benevides, Bernard, E. P., Bowden, N. S., Bryan, C. D., Carr, R., Classen, T., Conant, A. J., Deichert, G., Delgado, A., Dolinski, M. J., Erickson, A., Fuller, M., Galindo-Uribarri, A., Gokhale, S., Grant, C., Hans, S., Hansell, A. B., Haugen, T. E., Heeger, K. M., Heffron, B., Jaffe, D. E., Jayakumar, S., Koblanski, J., Kunkle, P., Lane, C. E., Littlejohn, B. R., Sanchez, A. Lozano, Lu, X., Machado, F., Maricic, J., Mendenhall, M. P., Meyer, A. M., Milincic, R., Mueller, P. E., Mumm, H. P., Neilson, R., Roca, C., Rosero, R., Venegas-Vargas, D., Wilhelmi, J., Yeh, M., Zhang, C., Zhang, X.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Data Analysis, Statistics and Probability High Energy Physics - Experiment Nuclear Experiment Instrumentation and Detectors
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https://arxiv.org/abs/2503.06727