Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Kasieczka, Gregor [VerfasserIn]  |
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| | Luchmann, Michel [VerfasserIn] |
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| | Otterpohl, Florian [VerfasserIn] |
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| | Plehn, Tilman [VerfasserIn] |
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| Titel: | Per-object systematics using deep-learned calibration |
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| Verf.angabe: | Gregor Kasieczka, Michel Luchmann, Florian Otterpohl and Tilman Plehn |
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| E-Jahr: | 2020 |
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| Jahr: | 18-12-2020 |
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| Umfang: | 20 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 26.02.2022 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: SciPost physics |
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| Ort Quelle: | Amsterdam : SciPost Foundation, 2016 |
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| Jahr Quelle: | 2020 |
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| Band/Heft Quelle: | 9(2020), 6, Artikel-ID 089, Seite 1-20 |
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| ISSN Quelle: | 2542-4653 |
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| Abstract: | SciPost Journals Publication Detail SciPost Phys. 9, 089 (2020) Per-object systematics using deep-learned calibration |
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| DOI: | doi:10.21468/SciPostPhys.9.6.089 |
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.9.6.089 |
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| | Volltext: https://scipost.org/10.21468/SciPostPhys.9.6.089 |
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| | DOI: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.9.6.089 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1793977305 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Per-object systematics using deep-learned calibration / Kasieczka, Gregor [VerfasserIn]; 18-12-2020 (Online-Ressource)
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