Métodos para estimar observables sensibles a la masa de rayos cósmicos de energía ultra alta utilizando redes neuronales artificiales

Autores
Hahn, Steffen Traugott
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Engel, Ralph
Wundheiler, Brian
Universidad Nacional San Martin. Instituto de Tecnología Sabato
Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia Área Académica. Gerencia Instituto Sabato
Descripción
Fil: Hahn, Steffen Traugott. Comisión Nacional de Energía Atómica. Instituto Sabato; Argentina.
Karlsruber Institut fur Technologie; Alemania
Universidad Nacional San Martin. Instituto de Tecnología Sabato
Doctor en Ciencas Naturales
Materia
RAYOS COSMICOS
REDES NEURONALES
NTELIGENCIA ARTIFICIAL
CHAPARRONES ATMOSFERICOS EXTENSOS
CHAPARRONES COSMICOS
DETECCION DE RAYOS COSMICOS
MUONES
SIMULACION COMPUTERIZADA
COSMIC RAYS
NEURAL NETWORKS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
COSMIC SHOWERS
EXTENSIVE AIR SHOWERS
COSMIC RAY DETECTION
MUONS
COMPUTERIZED SIMULATION
COSMIC RAYS
AIR SHOWER PHYSICS
DEEP NEURAL NETWORK ANALYSIS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Nuclea (CNEA)
Institución
Comisión Nacional de Energía Atómica
OAI Identificador
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