Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1249762480 |
| Titel | Quantum-inspired machine learning on high-energy physics data / Timo Felser, Marco Trenti, Lorenzo Sestini, Alessio Gianelle, Davide Zuliani, Donatella Lucchesi, Simone Montangero |
| Person(en) |
Felser, Timo (Verfasser) Trenti, Marco (Verfasser) Sestini, Lorenzo (Verfasser) Gianelle, Alessio (Verfasser) Zuliani, Davide (Verfasser) Lucchesi, Donatella (Verfasser) Montangero, Simone (Verfasser) |
| Verlag | Saarbrücken : Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2021 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bsz:291--ds-352706 |
| URL | https://publikationen.sulb.uni-saarland.de/handle/20.500.11880/32188 (Verlag) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen |
In: npj Quantum Information. - 7 : Springer Nature, 2021, 1 In: ISSN:2056-6387 |
| DDC-Notation | 530.12 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 530 Physik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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