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    Finetuning foundation models for joint analysis optimization in High Energy Physics
    Vigl, Matthias ; Hartman, Nicole ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 5 (2024), Heft 2, S. 025075-25075
    Online academicJournal
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    Differentiable Earth mover’s distance for data compression at the high-luminosity LHC
    Shenoy, Rohan ; Duarte, Javier ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045058-45058
    Online academicJournal
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    FAIR AI models in high energy physics
    Duarte, Javier ; Li, Haoyang ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045062-45062
    Online academicJournal
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    Unravelling physics beyond the standard model with classical and quantum anomaly detection
    Schuhmacher, Julian ; Boggia, Laura ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045031-45031
    Online academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    LHC hadronic jet generation using convolutional variational autoencoders with normalizing flows
    Orzari, Breno ; Chernyavskaya, Nadezda ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045023-45023
    Online academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    Fast kernel methods for data quality monitoring as a goodness-of-fit test
    Grosso, Gaia ; Lai, Nicolò ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 3, S. 035029-35029
    Online academicJournal
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    SYMBA: symbolic computation of squared amplitudes in high energy physics with machine learning
    Alnuqaydan, Abdulhakim ; Gleyzer, Sergei ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 1, S. 015007-15007
    Online academicJournal
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