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Artificial neural networks exploiting point cloud data for fragmented solid objects classification
2023 Baiocchi, A.; Giagu, S.; Napoli, C.; Serra, M.; Nardelli, P.; Valleriani, M.
Configurable calorimeter simulation for AI applications
2023 Charkin-Gorbulin, A.; Cranmer, K.; Di Bello, F. A.; Dreyer, E.; Ganguly, S.; Gross, E.; Heinrich, L.; Kado, M.; Kakati, N.; Rieck, P.; Santi, L.; Tusoni, M.
DeepRICH: learning deeply Cherenkov detectors
2020 Fanelli, Cristiano; Pomponi, Jary
Machine-learning-assisted Monte Carlo fails at sampling computationally hard problems
2023 Ciarella, Simone; Trinquier, Jeanne; Weigt, Martin; Zamponi, Francesco
Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense two-layer neural networks
2024 Marino, Raffaele; Ricci-Tersenghi, Federico
| Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
|---|---|---|---|
| Artificial neural networks exploiting point cloud data for fragmented solid objects classification | 2023 | Baiocchi, A.; Giagu, S.; Napoli, C.; Serra, M.; Nardelli, P.; Valleriani, M. | |
| Configurable calorimeter simulation for AI applications | 2023 | Charkin-Gorbulin, A.; Cranmer, K.; Di Bello, F. A.; Dreyer, E.; Ganguly, S.; Gross, E.; Heinrich, L.; Kado, M.; Kakati, N.; Rieck, P.; Santi, L.; Tusoni, M. | |
| DeepRICH: learning deeply Cherenkov detectors | 2020 | Fanelli, Cristiano; Pomponi, Jary | |
| Machine-learning-assisted Monte Carlo fails at sampling computationally hard problems | 2023 | Ciarella, Simone; Trinquier, Jeanne; Weigt, Martin; Zamponi, Francesco | |
| Phase transitions in the mini-batch size for sparse and dense two-layer neural networks | 2024 | Marino, Raffaele; Ricci-Tersenghi, Federico |
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