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  Bayesian uncertainty calculation in neural network inference of ion and electron temperature profiles at W7-X

Pavone, A., Svensson, J., Langenberg, A., Pablant, N., Hoefel, U., Kwak, S., et al. (2018). Bayesian uncertainty calculation in neural network inference of ion and electron temperature profiles at W7-X. Review of Scientific Instruments, 89: 10K102. doi:10.1063/1.5039286.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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pavone_bayesian.pdf (Ergänzendes Material), 982KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
pavone_bayesian.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
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Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.1063/1.5039286 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Pavone, A.1, Autor           
Svensson, J.2, Autor           
Langenberg, A.1, Autor           
Pablant, N.3, Autor
Hoefel, U.1, Autor           
Kwak, S.2, Autor           
Wolf, R. C.1, Autor           
W7-X Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, Autor              
Affiliations:
1Stellarator Heating and Optimisation (E3), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_2040305              
2Stellarator Dynamics and Transport (E5), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_2040306              
3External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Konferenzbeitrag
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20182018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 5 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1063/1.5039286
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Review of Scientific Instruments
  Untertitel : 22nd Topical Conference on High Temperature Plasma Diagnostics (HTPD 2018), San Diego, CA, 2018-04-16 to 2018-04-19
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Melville, NY : AIP Publishing
Seiten: - Band / Heft: 89 Artikelnummer: 10K102 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0034-6748
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/991042742033452