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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1343191475 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Novel jet flavour tagging algorithms exploiting adversarial deep learning techniques with efficient computing methods and preparation of open data for robustness studies / Annika Stein ; Alexander Schmidt, Michael Krämer |
| Person(en) |
Stein, Annika (Verfasser) Schmidt, Alexander (Akademischer Betreuer) Krämer, Michael (Akademischer Betreuer) |
| Verlag | Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, RWTH Aachen University, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2409260137318.239019773439 DOI: 10.18154/RWTH-2024-07840 |
| URL | https://publications.rwth-aachen.de/record/991721 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Aachen : RWTH Aachen University, 2024 |
| Schlagwörter | t-Quark* ; ATLAS <Teilchendetektor>* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 006.32 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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