Search for dark matter with machine learning techniques in leptonic final states and missing transverse energy at the CMS experiment

Bibliographische Detailangaben

Titel
Search for dark matter with machine learning techniques in leptonic final states and missing transverse energy at the CMS experiment
verantwortlich
Mohamed, Ashraf Kasem Abdellatif (VerfasserIn); Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Grad-verleihende Institution)
Schriftenreihe
DESY thesis ; 2021, 005
Hochschulschriftenvermerk
Dissertation, Universität Hamburg, 2021
veröffentlicht
Erscheinungsjahr
2021
Teil von
Deutsches Elektronen-Synchrotron: DESY thesis ; 2021, 005
Medientyp
Buch Hochschulschrift
Datenquelle
K10plus Verbundkatalog
Tags
Tag hinzufügen

Zugang

Weitere Informationen sehen Sie, wenn Sie angemeldet sind. Noch keinen Account? Jetzt registrieren.

Anmerkungen
Sprache der Kurzfassungen: Englisch, Deutsch
Umfang
xvi, 194 Seiten; Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch, Deutsch
Schlagworte
LHC > CMS-Detektor > Supersymmetrisches Teilchen > Dunkle Materie > Lepton > Deep learning
BK-Notation
33.06 Mathematische Methoden der Physik
33.50 Physik der Elementarteilchen und Felder: Allgemeines
54.72 Künstliche Intelligenz
DDC-Notation
520