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Medientyp: E-Book Titel: Searches for vector-like quarks with 13 TeV at the ATLAS experiment and development of a boosted-object tagger using a deep neural network Beteiligte: Freundlich, Elena [Verfasser]; Kröninger, Kevin [Akademischer Betreuer]; Rhode, Wolfgang [Gutachter] Erschienen: Dortmund: Universitätsbibliothek Dortmund, 2020 Umfang: Online-Ressource Sprache: Englisch Identifikator: Schlagwörter: Quarks ; Learning ; ATLAS <Teilchendetektor> ; Quark <Physik> ; Deep Learning ; Neuronales Netz ; Maschinelles Lernen ; ATLAS ; Vector-like quarks ; Machine learning ; Deep neural networks ; MCBOT ; LHC ; New physics Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Dortmund, Technische Universität, 2020 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang