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Verfasst von:Butter, Anja [VerfasserIn]   i
 Plehn, Tilman [VerfasserIn]   i
 Schumann, Steffen [VerfasserIn]   i
 Badger, Simon [VerfasserIn]   i
 Caron, Sascha [VerfasserIn]   i
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 Stegeman, Roy [VerfasserIn]   i
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 Thaler, Jesse [VerfasserIn]   i
 Verheyen, Rob [VerfasserIn]   i
 Whiteson, Daniel [VerfasserIn]   i
 Winterhalder, Ramon [VerfasserIn]   i
 Zupan, Jure [VerfasserIn]   i
Titel:Machine learning and LHC event generation
Verf.angabe:Anja Butter, Tilman Plehn, Steffen Schumann, Simon Badger, Sascha Caron, Kyle Cranmer, Francesco Armando Di Bello, Etienne Dreyer, Stefano Forte, Sanmay Ganguly, Dorival Gonçalves, Eilam Gross, Theo Heimel, Gudrun Heinrich, Lukas Heinrich, Alexander Held, Stefan Höche, Jessica N. Howard, Philip Ilten, Joshua Isaacson, Timo Janßen, Stephen Jones, Marumi Kado, Michael Kagan, Gregor Kasieczka, Felix Kling, Sabine Kraml, Claudius Krause, Frank Krauss, Kevin Kröninger, Rahool Kumar Barman, Michel Luchmann, Vitaly Magerya, Daniel Maitre, Bogdan Malaescu, Fabio Maltoni, Till Martini, Olivier Mattelaer, Benjamin Nachman, Sebastian Pitz, Juan Rojo, Matthew Schwartz, David Shih, Frank Siegert, Roy Stegeman, Bob Stienen, Jesse Thaler, Rob Verheyen, Daniel Whiteson, Ramon Winterhalder, and Jure Zupan
E-Jahr:2023
Jahr:21-04-2023
Umfang:32 S.
Fussnoten:Gesehen am 30.08.2023
Titel Quelle:Enthalten in: SciPost physics
Ort Quelle:Amsterdam : SciPost Foundation, 2016
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:14(2023), 4, Artikel-ID 079, Seite 1-32
ISSN Quelle:2542-4653
Abstract:SciPost Journals Publication Detail SciPost Phys. 14, 079 (2023) Machine learning and LHC event generation
DOI:doi:10.21468/SciPostPhys.14.4.079
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.14.4.079
 kostenfrei: Volltext: https://scipost.org/10.21468/SciPostPhys.14.4.079
 DOI: https://doi.org/10.21468/SciPostPhys.14.4.079
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1858278406
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