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| Titel: | ATLAS flavour-tagging algorithms for the LHC Run 2 pp collision dataset |
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| Mitwirkende: | Aad, Georges [VerfasserIn]  |
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| | Baltes, Lisa Marie [VerfasserIn] |
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| | Bartels, Falk [VerfasserIn] |
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| | Castillo, Florencia Luciana [VerfasserIn] |
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| | Czurylo, Marta [VerfasserIn] |
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| | Rio, Fernando del [VerfasserIn] |
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| | Dittmeier, Sebastian [VerfasserIn] |
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| | Dunford, Monica [VerfasserIn] |
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| | Franchino, Silvia [VerfasserIn] |
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| | Junkermann, Thomas [VerfasserIn] |
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| | Klassen, Martin [VerfasserIn] |
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| | Mkrtchyan, Tigran [VerfasserIn] |
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| | Ott, Philipp [VerfasserIn] |
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| | Rassloff, Damir Fabrice [VerfasserIn] |
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| | Rodriguez Bosca, Sergi [VerfasserIn] |
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| | Sauer, Christof [VerfasserIn] |
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| | Schöning, André [VerfasserIn] |
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| | Schultz-Coulon, Hans-Christian [VerfasserIn] |
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| | Sothilingam, Varsiha [VerfasserIn] |
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| | Stamen, Rainer [VerfasserIn] |
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| | Starovoitov, Pavel [VerfasserIn] |
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| | Vigani, Luigi [VerfasserIn] |
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| | Weber, Sebastian [VerfasserIn] |
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| | Wessels, Martin [VerfasserIn] |
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| | Zinßer, Joachim [VerfasserIn] |
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| Körperschaft: | ATLAS Collaboration [VerfasserIn] |
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| Verf.angabe: | ATLAS Collaboration* |
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| E-Jahr: | 2023 |
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| Jahr: | 31 July 2023 |
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| Umfang: | 37 S. |
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| Illustrationen: | Illustrationen |
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| Fussnoten: | Veröffentlicht: 31. Juli 2023 ; *ATLAS Collaboration: G. Aad, L.M. Baltes, F. Bartels, F.L. Castillo, M.M. Czurylo, F. Del Rio, S.J. Dittmeier, M. Dunford, S. Franchino, T. Junkermann, M. Klassen, T. Mkrtchyan, P.S. Ott, D.F. Rassloff, S. Rodriguez Bosca, C. Sauer, A. Schoening, H.-C. Schultz-Coulon, V. Sothilingam, P. Starovoitov, L. Vigani, S.M. Weber, M. Wessels, J. Zinsser [und sehr viele weitere Personen] ; Gesehen am 17.11.2023 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: The European physical journal. C, Particles and fields |
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| Ort Quelle: | Berlin : Springer, 1998 |
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| Jahr Quelle: | 2023 |
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| Band/Heft Quelle: | 83(2023), 7, Artikel-ID 681, Seite 1-37 |
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| ISSN Quelle: | 1434-6052 |
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| Abstract: | The flavour-tagging algorithms developed by the ATLAS Collaboration and used to analyse its dataset of √s = 13$$ TeV pp collisions from Run 2 of the Large Hadron Collider are presented. These new tagging algorithms are based on recurrent and deep neural networks, and their performance is evaluated in simulated collision events. These developments yield considerable improvements over previous jet-flavour identification strategies. At the 77% b-jet identification efficiency operating point, light-jet (charm-jet) rejection factors of 170 (5) are achieved in a sample of simulated Standard Model tt[bar] events; similarly, at a c-jet identification efficiency of 30%, a light-jet (b-jet) rejection factor of 70 (9) is obtained. |
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| DOI: | doi:10.1140/epjc/s10052-023-11699-1 |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-023-11699-1 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-023-11699-1 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1870545958 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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ATLAS flavour-tagging algorithms for the LHC Run 2 pp collision dataset / Aad, Georges [VerfasserIn]; 31 July 2023 (Online-Ressource)
