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  Machine learning approximations of Bayesian models

Pavone, A., Svensson, J., Langenberg, A., Kwak, S., Hoefel, U., Pablant, N., et al. (2019). Machine learning approximations of Bayesian models. Talk presented at DPG-Frühjahrstagung 2019 der Sektion Materie und Kosmos (SMuK). München. 2019-03-17 - 2019-03-22.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-1B4E-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-1C21-9
Genre: Vortrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Pavone, A.1, Autor           
Svensson, J.2, Autor           
Langenberg, A.1, Autor           
Kwak, S.2, Autor           
Hoefel, U.1, Autor           
Pablant, N.3, Autor
Brix, M.3, Autor
Wolf, R. C.1, Autor           
for the Wendelstein 7-X Team Collaboration, 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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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Eingereicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: DPG-Frühjahrstagung 2019 der Sektion Materie und Kosmos (SMuK)
Veranstaltungsort: München
Start-/Enddatum: 2019-03-17 - 2019-03-22

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Verhandlungen der Deutschen Physikalischen Gesellschaft
  Andere : Verhandl. DPG
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Bad Honnef : DPG
Seiten: - Band / Heft: (VI) 54 (2) Artikelnummer: P 5.2 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/04200195