Datensatz #317461

05D23WO2

Verbundprojekt 05D2022 - EvalSpek-ML: Entwicklung und Evaluierung von Machine-Learning-Algorithmen für die Analyse konvexkombinierter spektraler Daten. Teilprojekt 4.

Funding body	Bundesministerium für Bildung und Forschung ; Projektträger DESY
	BMBF ; PT.DESY
Identifier	G:(DE-Ds200)BMBF-05D23WO2

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Journal Article Ilić, S. ; Jovančević, N. ; Knezevic, D.MLZ* ; Maletić, D. ; Stieghorst, C.MLZ* ; Nayak, A. ; Oberstedt, S. ; Hult, M. ; Boschmann, D. ; Kadri, L.MLZ* ; Ozden, Ö. ; Arsenić, I. ; Krmar, M.
The use of artificial neural networks for the unfolding procedures in neutron activation measurements
The European physical journal / A 61(4), 80 (2025) [10.1140/epja/s10050-025-01555-z]2025 Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Contribution to a conference proceedings/Contribution to a book Boschmann, D. (Corresponding author) ; Stieghorst, C.MLZ* ; Knezevic, D.MLZ* ; Kadri, L.MLZ* ; Niggemann, O.
Automation of PGAA Spectra Analysis with Deep Learning
20242024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN) : [Proceedings] - IEEE, 2024. - ISBN 979-8-3315-2747-1 - doi:10.1109/INDIN58382.2024.10774320
2024 IEEE 22nd International Conference on Industrial Informatics (INDIN), BeijingBeijing, China, 18 Aug 2024 - 20 Aug 20242024-08-182024-08-20 IEEE 1 - 8 (2024) [10.1109/INDIN58382.2024.10774320]2024 Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Datensatz erzeugt am 2023-04-01, letzte Änderung am 2023-04-01

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