Machine Learning based tool for CMS RPC currents quality monitoring / Shumka, E., Samalan, A., Tytgat, M., El Sawy, M., Alves, G.A., Marujo, F., Coelho, E.A., Da Costa, E.M., Nogima, H., Santoro, A., De Souza, S.F., De Jesus Damiao, D., Thiel, M., Amarilo, K.M., Filho, M.B.F., Aleksandrov, A., Hadjiiska, R., Iaydjiev, P., Rodozov, M., Shopova, M., et al.. - In: NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH. SECTION A, ACCELERATORS, SPECTROMETERS, DETECTORS AND ASSOCIATED EQUIPMENT. - ISSN 0168-9002. - 1054:(2023). [10.1016/j.nima.2023.168449]

Machine Learning based tool for CMS RPC currents quality monitoring

Lista L.;Fienga F.;
2023

2023
Machine Learning based tool for CMS RPC currents quality monitoring / Shumka, E., Samalan, A., Tytgat, M., El Sawy, M., Alves, G.A., Marujo, F., Coelho, E.A., Da Costa, E.M., Nogima, H., Santoro, A., De Souza, S.F., De Jesus Damiao, D., Thiel, M., Amarilo, K.M., Filho, M.B.F., Aleksandrov, A., Hadjiiska, R., Iaydjiev, P., Rodozov, M., Shopova, M., et al.. - In: NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH. SECTION A, ACCELERATORS, SPECTROMETERS, DETECTORS AND ASSOCIATED EQUIPMENT. - ISSN 0168-9002. - 1054:(2023). [10.1016/j.nima.2023.168449]
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/986867
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 2
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? 1
social impact