Sökning: WFRF:(Kukec Mezek Gasper) >
Expected performanc...
Expected performance of the ALTO particle detector array designed for 200 GeV - 50 TeV gamma-ray astronomy
-
- Senniappan, Mohanraj (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för fysik och elektroteknik (IFE),DISA-AP
-
- Becherini, Yvonne (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för fysik och elektroteknik (IFE),DISA-AP
-
- Punch, Michael (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för fysik och elektroteknik (IFE),Univ Paris, France
-
visa fler...
-
- Thoudam, Satyendra (författare)
- Khalifa University, United Arab Emirates
-
- Bylund, Tomas (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för fysik och elektroteknik (IFE),DISA-AP
-
- Kukec Mezek, Gasper (författare)
- Linnéuniversitetet,Institutionen för fysik och elektroteknik (IFE)
-
- Ernenwein, Jean-Pierre (författare)
- Aix Marseille Univ, France
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA), 2022
- 2022
- Engelska.
-
Ingår i: Proceedings of Science. - : Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA).
- Relaterad länk:
-
https://pos.sissa.it...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.4...
-
https://lnu.diva-por... (primary) (Raw object)
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- The ALTO project aims to build a particle detector array for very high energy gamma ray observations optimized for soft spectrum sources. The accurate reconstruction of gamma ray events, in particular their energies, using a surface array is an especially challenging problem at the low energies ALTO aims to optimize for. In this contribution, we leverage Convolutional Neural Networks (CNNs) to improve reconstruction performance at lower energies ( smaller 1 TeV ) as compared to the SEMLA analysis procedure, which is a more traditional method using mainly manually derived features.rnWe present performance figures using different network architectures and training settings, both in terms of accuracy and training time, as well as the impact of various data augmentation techniques.
Ämnesord
- NATURVETENSKAP -- Fysik -- Astronomi, astrofysik och kosmologi (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Physical Sciences -- Astronomy, Astrophysics and Cosmology (hsv//eng)
Nyckelord
- Astroparticle Physics
- Astropartikelfysik
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)