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Deep Learning for Detector Simulation at the Deep Underground Neutrino Experiment

Deep Learning for Detector Simulation at the Deep Underground Neutrino Experiment
深度学习在地下深处中微子实验中的探测器模拟
批准号：
2425066
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
University College London
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2020
资助国家：
英国
项目状态：
未结题
起止时间：
2020 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2425066
关键词：
DeepLearningDetectorSimulationUnderground

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
深井中微子实验(DUNE)是新一代长基线中微子振荡实验。它的主要目的是最终测试CP破坏，确定中微子的质量等级，并研究超新星中微子。这个项目的目的是在原始探测器输出的水平上开发计算机视觉算法，以帮助沙丘的模拟和分析。
英文摘要
The Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE) is a next-generation long baseline neutrino oscillation experiment. Its primary aims are to conclusively test CP violation, determine the neutrino mass hierarchy, and study supernova neutrinos. This project aims to develop computer vision algorithms at the level of raw detector output to aid in both the simulation and analysis at DUNE.
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