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Deep learning reconstruction in ANTARES

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Deep learning reconstruction in ANTARES

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García-Méndez, J.; Geißelbrecht, N.; Eberl, T.; Ardid, M.; Ardid, S. (2021). Deep learning reconstruction in ANTARES. Journal of Instrumentation. 16(9):1-7. https://doi.org/10.1088/1748-0221/16/09/C09018

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/200651

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Title: Deep learning reconstruction in ANTARES
Author: García-Méndez, J. Geißelbrecht, N. Eberl, T. Ardid, M. Ardid, S.
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny
Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres
Issued date:
Abstract:
[EN] ANTARES is currently the largest undersea neutrino telescope, located in the Mediterranean Sea and taking data since 2007. It consists of a 3D array of photo sensors, instrumenting about 10Mt of seawater to detect ...[+]
Subjects: Analysis and statistical methods , Data processing methods , Neutrino detectors , Pattern recognition , Cluster finding , Calibration and fitting methods
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
Source:
Journal of Instrumentation. (issn: 1748-0221 )
DOI: 10.1088/1748-0221/16/09/C09018
Publisher:
IOP Publishing
Publisher version: https://doi.org/10.1088/1748-0221/16/09/C09018
Project ID:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PGC2018-096663-B-C43/ES/FISICA FUNDAMENTAL, DETECCION ACUSTICA Y ASTRONOMIA MULTI-MENSAJERO CON TELESCOPIOS DE NEUTRINOS EN LA UPV/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//CIDEGENT%2F2019%2F043//ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE:BEYOND DEEP LEARNING/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//CIDEGENT%2F2019%2F043//AYUDA CONTRATACION CIDEGENT INVESTIGADORES DE EXCELENCIA-ARDID RAMIREZ, JOAN/
Thanks:
The authors acknowledge the financial support of the Generalitat Valenciana Gen-T Program (ref. CIDEGENT/2019/043) and Ministerio de Ciencia e Innovacion/European Union (FEDER): Programa Estatal de Generacion de Conocimiento ...[+]
Type: Artículo

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