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ATLAS flavour-tagging algorithms for the LHC Run 2 pp collision dataset

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Umfang542 Seiten

Submitted on 24 Nov 2022 (v1), last revised 12 Aug 2023 (this version, v2)

Online
DOI: 10.48550/ARXIV.2211.16345

DOI: 10.18154/RWTH-2024-08957
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/993747/files/993747.pdf

Einrichtungen

  1. Lehr- und Forschungsgebiet Big Data-Analyse in der Physik (133620)
  2. Fachgruppe Physik (130000)


Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
ATLAS (Genormte SW) ; bottom particle: particle identification (Genormte SW) ; charmed particle: particle identification (Genormte SW) ; data analysis method (Genormte SW) ; efficiency (Genormte SW) ; neural network (Genormte SW) ; numerical calculations (Genormte SW) ; p p: scattering (Genormte SW) ; performance (Genormte SW)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 530

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Dokumenttyp
Preprint

Format
online

Sprache
English

Externe Identnummern
arXiv: arXiv:2211.16345

Interne Identnummern
RWTH-2024-08957
Datensatz-ID: 993747

Beteiligte Länder
Argentina, Australia, Austria, Azerbaijan, Brazil, Bulgaria, Canada, Chile, Colombia, Czech Republic, Denmark, France, Germany, Greece, Hong Kong, Israel, Italy, Japan, Mongolia, Morocco, Netherlands, Norway, Palestine, Peoples R China, Philippines, Poland, Portugal, Rep of Georgia, Romania, Serbia, Slovakia, Slovenia, South Africa, Spain, Sweden, Switzerland, Taiwan, Turkey, U Arab Emirates, UK, USA

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130000
 Record created 2024-09-25, last modified 2024-10-29
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