Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; GUIMARAES, VALDIR - IF ; TAMAYOSE, LEONARDO EIJI - IF ; FORTINO, GUILHERME FERRARI - IF ; CARDONA, JUAN CARLOS ZAMORA - IF
- Unidades: IME; IF
- DOI: 10.1016/j.nima.2022.166497
- Subjects: REDES NEURAIS; PROCESSAMENTO DE SINAIS
- Keywords: Time projection chambers; Active target; Convolution neural network; Digital signal analysis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment
- ISSN: 0168-9002
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1031, artigo n. 166497, p. 1-7, 2022
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari et al. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, v. 1031, n. artigo 166497, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Fortino, G. F., Cardona, J. C. Z., Tamayose, L. E., Hirata, N. S. T., & Guimarães, V. (2022). Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 1031( artigo 166497), 1-7. doi:10.1016/j.nima.2022.166497 -
NLM
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497 -
Vancouver
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497 - Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4
- Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators
- Direct fusion measurement of the 8B proton-halo nucleus at near-barrier energies
- Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4
- Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning
- Elastic scattering and total reaction cross sections for the 'ANTPOT.8 B', 'ANTPOT.7 'BE', and 'ANTPOT.6'LI' +'ANTPOT.12 C' systems
- Reexamination of isoscalar giant resonances in 12C and 93Nb through 6Li scattering
- Investigation of the isoscalar response of Mg-24 to Li-6 scattering
- Estudo do espalhamento elástico dos isótopos 'ANTPOT. 7 BE', 'ANTPOT. 9 BE' e 'ANTPOT. 10 BE' em alvo de 'ANTPOT. 12 C'
- Constraints for stellar electron-capture rates on86Kr via the86Kr(t,3He+γ)86Br reactionand the implications for core-collapse supernovae
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3068767.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
