Herrero V.
128
Coauthors
2
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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Año de publicación | Num. Publicaciones |
---|---|
2016 | 1 |
2017 | 1 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
---|---|
Aprendizaje profundo | 1 |
Ciencias de la computación | 1 |
Simulación por computadora | 1 |
Física de partículas | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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Área temática | Num. Publicaciones |
---|---|
Métodos informáticos especiales | 1 |
Física moderna | 1 |
Principales fuentes de datos
Origen | Num. Publicaciones |
---|---|
Scopus | 2 |
Google Scholar | 0 |
RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
Coautor | Num. Publicaciones |
---|---|
Cervera A. | 2 |
Cárcel S. | 2 |
Labarga L. | 2 |
Henriques C.A.O. | 2 |
Ripoll L. | 2 |
Nebot-Guinot M. | 2 |
Cebrián S. | 2 |
Mora F.J. | 2 |
Ferreira A.L. | 2 |
Lorca D. | 2 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
Sensitivity of NEXT-100 to neutrinoless double beta decay
ArticleAbstract: Abstract: NEXT-100 is an electroluminescent high-pressure xenon gas time projection chamber that wilPalabras claves:Dark Matter and Double Beta Decay (experiments), Rare decayAutores:Álvarez V., Azevedo C.D.R., Borges F.I.G., Cárcel S., Carrión J.V., Cebrián S., Cervera A., Conde C.A.N., Díaz J., Diesburg M., dos Santos J.M.F., Esteve R., Fernandes L.M.P., Ferrario P., Ferreira A.L., Freitas E.D.C., Goldschmidt A., Gómez-Cadenas J.J., González-Díaz D., Gutierrez R.M., H. Yepes-Ramirez, Hauptman J., Henriques C.A.O., Hernando Morata J.A., Herrero V., Labarga L., Laing A., Lebrun P., Liubarsky I., López-March N., Lorca D., Losada M., Martín-Albo J., Martínez A., Martínez-Lema G., Monrabal F., Monteiro C.M.B., Mora F.J., Moutinho L.M., Muñoz Vidal J., Nebot-Guinot M., Novella P., Nygren D., Palmeiro B., Para A., Querol M., Renner J., Ripoll L., Rodríguez J.A., Santos F.P., Serra L., Shuman D., Simón A., Sofka C., Sorel M., Stiegler T., Toledo J.F., Torrent J., Tsamalaidze Z., Veloso J.F.C.A., Webb R., White J.T., Yahlali N.Fuentes:scopusBackground rejection in NEXT using deep neural networks
ArticleAbstract: We investigate the potential of using deep learning techniques to reject background events in searchPalabras claves:Analysis and statistical methods, calibration and fitting methods, cluster finding, Double-beta decay detectors, pattern recognition, Time projection chambersAutores:Álvarez V., Azevedo C.D.R., Benlloch-Rodríguez J.M., Borges F.I.G., Botas A., Cárcel S., Carrión J.V., Cebrián S., Cervera A., Conde C.A.N., Díaz J., Diesburg M., dos Santos J.M.F., Esteve R., Farbin A., Fernandes L.M.P., Ferrario P., Ferreira A.L., Freitas E.D.C., Goldschmidt A., Gómez-Cadenas J.J., González-Díaz D., Gutierrez R.M., H. Yepes-Ramirez, Hauptman J., Henriques C.A.O., Herrero V., Jones B., Labarga L., Laing A., Lebrun P., Liubarsky I., López-March N., Lorca D., Losada M., Martín-Albo J., Martínez A., Martínez-Lema G., Monrabal F., Monteiro C.M.B., Mora F.J., Morata J.A.H., Moutinho L.M., Nebot-Guinot M., Novella P., Nygren D., Palmeiro B., Para A., Pérez J., Querol M., Renner J., Ripoll L., Rodríguez J., Santos F.P., Serra L., Shuman D., Simón A., Sofka C., Sorel M., Toledo J.F., Torrent J., Tsamalaidze Z., Veloso J.F.C.A., Vidal J.M., Webb R., White J.T., Yahlali N.Fuentes:scopus