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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
基本信息
- 批准号：2425066
- 负责人：
- 金额：--
- 依托单位：
- 依托单位国家：英国
- 项目类别：Studentship
- 财政年份：2020
- 资助国家：英国
- 起止时间：2020 至 无数据
- 项目状态：未结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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.
深地下中微子实验（DUNE）是下一代长基线中微子振荡实验。它的主要目标是最终测试CP破坏，确定中微子质量等级，并研究超新星中微子。该项目旨在开发原始探测器输出水平的计算机视觉算法，以帮助DUNE的模拟和分析。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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