RicercaInizia una nuova ricerca
NOTA: è possibile cercare una corrispondenza esatta usando i doppi apici, ad es: "evoluzione della specie". Qualora si cerchi un identificativo, è consigliabile cercarlo in due modi differenti: tra apici con caratteri speciali es: "978-94-6366-274" oppure senza caratteri speciali solo come sequenza numerica: es 978946366274.
Benchmarking machine learning models for quantum state classification
2023 E. Pedicillo, A. Pasquale, S. Carrazza
Constructing PineAPPL grids on hardware accelerators
2020 S. Carrazza, C. Juan, C. Schwan
Determination of the theory uncertainties from missing higher orders on NNLO parton distributions with percent accuracy
2024 R.D. Ball, A. Barontini, A. Candido, S. Carrazza, J. Cruz-Martinez, L. Del Debbio, S. Forte, T. Giani, F. Hekhorn, Z. Kassabov, N. Laurenti, G. Magni, E.R. Nocera, T.R. Rabemananjara, J. Rojo, C. Schwan, R. Stegeman, M. Ubiali
Doped Parton Distributions
2015 V. Bertone, S. Carrazza, J. Rojo
libGroomRL: Reinforcement Learning for Jets
2019 S. Carrazza, F.A. Dreyer
Machine Learning in High Energy Physics Community White Paper
2019 K. Albertsson, P. Altoe, D. Anderson, J. Anderson, M. Andrews, J. Pedro Araque Espinosa, A. Aurisano, L. Basara, A. Bevan, W. Bhimji, D. Bonacorsi, B. Burkle, P. Calafiura, M. Campanelli, L. Capps, F. Carminati, S. Carrazza, Y. Chen, T. Childers, Y. Coadou, E. Coniavitis, K. Cranmer, C. David, D. Davis, A. De Simone, J. Duarte, M. Erdmann, J. Eschle, A. Farbin, M. Feickert, N. Filipe Castro, C. Fitzpatrick, M. Floris, A. Forti, J. Garra-Tico, J. Gemmler, M. Girone, P. Glaysher, S. Gleyzer, V. Gligorov, T. Golling, J. Graw, L. Gray, D. Greenwood, T. Hacker, J. Harvey, B. Hegner, L. Heinrich, U. Heintz, B. Hooberman, J. Junggeburth, M. Kagan, M. Kane, K. Kanishchev, P. Karpiński, Z. Kassabov, G. Kaul, D. Kcira, T. Keck, A. Klimentov, J. Kowalkowski, L. Kreczko, A. Kurepin, R. Kutschke, V. Kuznetsov, N. Köhler, I. Lakomov, K. Lannon, M. Lassnig, A. Limosani, G. Louppe, A. Mangu, P. Mato, N. Meenakshi, H. Meinhard, D. Menasce, L. Moneta, S. Moortgat, M. Neubauer, H. Newman, S. Otten, H. Pabst, M. Paganini, M. Paulini, G. Perdue, U. Perez, A. Picazio, J. Pivarski, H. Prosper, F. Psihas, A. Radovic, R. Reece, A. Rinkevicius, E. Rodrigues, J. Rorie, D. Rousseau, A. Sauers, S. Schramm, A. Schwartzman, H. Severini, P. Seyfert, F. Siroky, K. Skazytkin, M. Sokoloff, G. Stewart, B. Stienen, I. Stockdale, G. Strong, W. Sun, S. Thais, K. Tomko, E. Upfal, E. Usai, A. Ustyuzhanin, M. Vala, J. Vasel, S. Vallecorsa, M. Verzetti, X. Vilasís-Cardona, J. Vlimant, I. Vukotic, S. Wang, G. Watts, M. Williams, W. Wu, S. Wunsch, K. Yang, O. Zapata
Photons in the proton: implications for the LHC
2024 R.D. Ball, A. Barontini, A. Candido, S. Carrazza, J. Cruz-Martinez, L. Del Debbio, S. Forte, T. Giani, F. Hekhorn, Z. Kassabov, N. Laurenti, G. Magni, E.R. Nocera, T.R. Rabemananjara, J. Rojo, C. Schwan, R. Stegeman, M. Ubiali
Towards the automation of Monte Carlo simulation on GPU for particle physics processes
2021 S. Carrazza, C. Juan, M. Rossi, M. Zaro
Towards the compression of parton densities through machine learning algorithms
2016 S. Carrazza, J. Latorre
Towards the determination of the photon parton distribution function constrained by LHC data
2013 S. Carrazza
Legenda icone
- file ad accesso aperto
- file disponibili sulla rete interna
- file disponibili agli utenti autorizzati
- file disponibili solo agli amministratori
- file sotto embargo
- nessun file disponibile
Opzioni
Scopri
Tipologia
- Article (author) 11
Data di pubblicazione
- 2020 - 2024 6
- 2013 - 2019 5
Settore disciplinare
- Settore FIS/02 - Fisica Teorica, ... 11
Keyword
- High Energy Physics - Phenomenology 4
- High Energy Physics - Experiment ... 2
- High Energy Physics - Phenomenolo... 2
- Computer Science - Learning 1
- Data Analysis 1
- Physics - Computational Physics 1
- Quantum Physics 1
- Statistics and Probability (physi... 1
Lingua
- eng 11
Accesso al fulltext
- open 11