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  Neural network surrogates of Bayesian diagnostic models for fast inference of plasma parameters

Pavone, A., Svensson, J., Krychowiak, M., Hergenhahn, U., Winters, V., Kornejew, P., et al. (2021). Neural network surrogates of Bayesian diagnostic models for fast inference of plasma parameters. Review of Scientific Instruments, 92: 033531. doi:10.1063/5.0043772.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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pavone_neural.pdf (Ergänzendes Material), 4MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
pavone_neural.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.1063/5.0043772 (Verlagsversion)
Beschreibung:
Open Access
OA-Status:
Hybrid

Urheber

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 Urheber:
Pavone, A.1, Autor           
Svensson, J.2, Autor           
Krychowiak, M.3, Autor           
Hergenhahn, U.3, 4, Autor           
Winters, V.2, Autor           
Kornejew, P.3, Autor           
Kwak, S.2, Autor           
Hoefel, U.1, Autor           
Koenig, R.3, 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              
3Stellarator Edge and Divertor Physics (E4), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856286              
4External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20202021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 5 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1063/5.0043772
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : Euratom Research and Training Programme 2014-2018 and 2019-2020 – EUROfusion
Grant ID : 633053
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Review of Scientific Instruments
  Kurztitel : Rev. Sci. Instrum.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Melville, NY : AIP Publishing
Seiten: - Band / Heft: 92 Artikelnummer: 033531 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0034-6748
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/991042742033452