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  Classification of tokamak plasma confinement states with convolutional recurrent neural networks

Matos, F., Menkovski, V., Felici, F., Pau, A., Jenko, F., TCV Team, et al. (2020). Classification of tokamak plasma confinement states with convolutional recurrent neural networks. Talk presented at DPG-Frühjahrstagung der Sektion Atome, Moleküle, Quantenoptik und Plasmen (SAMOP). Hannover. 2020-03-08 - 2020-03-13.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-BD02-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-BD03-3
Genre: Vortrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Matos, F.1, Autor           
Menkovski, V.2, Autor
Felici, F.2, Autor
Pau, A.2, Autor
Jenko, F.1, Autor           
TCV Team, Autor              
EUROfusion MST1 Team, Autor              
Affiliations:
1Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856309              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Eingereicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: DPG-Frühjahrstagung der Sektion Atome, Moleküle, Quantenoptik und Plasmen (SAMOP)
Veranstaltungsort: Hannover
Start-/Enddatum: 2020-03-08 - 2020-03-13

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) 55 (1) Artikelnummer: P 21.4 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/04200195
ISSN: 0420-0195