文献

J-GLOBAL ID：202002260192832883   整理番号：20A2464115

HADES実験における機械学習を用いた粒子同定【JST・京大機械翻訳】

Particle identification using machine learning at the HADES experiment

著者 (1件)： Wasiluk Mateusz (Warsaw Univ. of Technology (Poland))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11581  ページ： 115810P-11  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ科学の幅広い話題と関連する計算技術の人気における最近のアウトバーストは,現場でのエキスパートレベル知識なしで洗練された機械学習アルゴリズムの利用を可能にするツールの,高い,そして,まだ成長しているアクセシビリティをもたらす。そのため,このようなメカニズムの利用はビジネスと科学の多くの分岐で広くなり,そこでは,比較的迅速で効率的な方法で大規模かつ/または複雑なデータセットを分析するのを助け,一方,非常に正確な結果を得る。本論文は,これらの機構に基づく解決策の調製と評価を簡潔に説明し,ヨーロッパにおける反陽子とイオン研究のための施設におけるHADES実験における粒子同定の問題のために設計した。GEANTツールキットのモンテカルロ法を用いてシミュレートしたHADES検出器における1.23AGeV Au+Au衝突から来るデータの利用により研究を行った。次の段階は,実験データに調製した溶液を適用することに焦点を当てるが,開発はまだ進行中である。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  イオン ,  反陽子 ,  ヨーロッパ ,  検出器 ,  アクセシビリティ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ツールキット ,  アウトバースト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実験 ,  機械学習 ,  同定