Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Extraction of the muon signals recorded with the surface detector of the Pierre Auger Observatory using recurrent neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378271%3A_____%2F22%3A00564677" target="_blank" >RIV/68378271:_____/22:00564677 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989592:15310/22:73616686

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pos.sissa.it/395/229/pdf" target="_blank" >https://pos.sissa.it/395/229/pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.395.0229" target="_blank" >10.22323/1.395.0229</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Extraction of the muon signals recorded with the surface detector of the Pierre Auger Observatory using recurrent neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a method based on the use of Recurrent Neural Networks to extract the muon component from the time traces registered with water-Cherenkov detector (WCD) stations of the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory. The design of the WCDs does not allow to separate the contribution of muons to the time traces obtained from the WCDs from those of photons, electrons and positrons for all events. Separating the muon and electromagnetic components is crucial for the determination of the nature of the primary cosmic rays and properties of the hadronic interactions at ultra-high energies.

  • Název v anglickém jazyce

    Extraction of the muon signals recorded with the surface detector of the Pierre Auger Observatory using recurrent neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    We present a method based on the use of Recurrent Neural Networks to extract the muon component from the time traces registered with water-Cherenkov detector (WCD) stations of the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory. The design of the WCDs does not allow to separate the contribution of muons to the time traces obtained from the WCDs from those of photons, electrons and positrons for all events. Separating the muon and electromagnetic components is crucial for the determination of the nature of the primary cosmic rays and properties of the hadronic interactions at ultra-high energies.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10303 - Particles and field physics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of Science

  • ISBN

  • ISSN

    1824-8039

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    229

  • Název nakladatele

    Sissa Medilab srl

  • Místo vydání

    Trieste

  • Místo konání akce

    Berlin

  • Datum konání akce

    12. 7. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku