Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "131640909"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1262288754 |
| Titel | Shared Data and Algorithms for Deep Learning in Fundamental Physics / by Lisa Benato, Erik Buhmann, Martin Erdmann, Peter Fackeldey, Jonas Glombitza, Nikolai Hartmann, Gregor Kasieczka, William Korcari, Thomas Kuhr, Jan Steinheimer, Horst Stöcker, Tilman Plehn, Kai Zhou |
| Person(en) |
Benato, Lisa (Verfasser) Buhmann, Erik (Verfasser) Erdmann, Martin (Verfasser) Fackeldey, Peter (Verfasser) Glombitza, Jonas (Verfasser) Hartmann, Nikolai (Verfasser) Kasieczka, Gregor (Verfasser) Korcari, William (Verfasser) Kuhr, Thomas (Verfasser) Steinheimer, Jan (Verfasser) Stöcker, Horst (Verfasser) Plehn, Tilman (Verfasser) Zhou, Kai (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | Online-Ressource : online resource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2022071118473289267726 DOI: 10.1007/s41781-022-00082-6 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s41781-022-00082-6 (Open Access) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| DDC-Notation | 530.41 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Computing and software for big science (Bd. 6, 3.5.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-13) |
| Sachgruppe(n) | 530 Physik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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