Optimizing the machine learning techniques in the H → ττ analysis with CMS data

Bibliographische Detailangaben

Titel
Optimizing the machine learning techniques in the H → ττ analysis with CMS data
verantwortlich
Bayat Makou, M. (VerfasserIn); Universität Hamburg (Grad-verleihende Institution)
Schriftenreihe
DESY thesis ; 2021, 001
Hochschulschriftenvermerk
Masterarbeit, Universität Hamburg, 2021
veröffentlicht
Hamburg: Deutsches Elektronen-Synchrotron, DESY, February 2021
Erscheinungsjahr
2021
Teil von
Deutsches Elektronen-Synchrotron: DESY thesis ; 2021, 001
Medientyp
Buch Hochschulschrift
Datenquelle
K10plus Verbundkatalog
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Anmerkungen
Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache
Umfang
i, 77 Seiten; Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch, Deutsch
Schlagworte
LHC > CMS-Detektor > Higgs-Teilchen > Zerfall > Tauon > Maschinelles Lernen
BK-Notation
33.06 Mathematische Methoden der Physik
33.50 Physik der Elementarteilchen und Felder: Allgemeines
54.72 Künstliche Intelligenz
DDC-Notation
530