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  Gravitational-wave parameter inference using Deep Learning

Álvares, J. D., Font, J. A., Freitas, F. F., Freitas, O. G., Morais, A. P., Nunes, S., et al. (2021). Gravitational-wave parameter inference using Deep Learning. In IEEE (Ed.), 2021 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI). doi:10.1109/CBMI50038.2021.9461893.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-82A2-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-82A3-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Álvares, João D., Autor
Font, José A., Autor
Freitas, Felipe F., Autor
Freitas, Osvaldo G., Autor
Morais, António P., Autor
Nunes, Solange, Autor
Onofre, Antonio, Autor
Torres-Forne, Alejandro1, Autor           
Affiliations:
1Computational Relativistic Astrophysics, AEI-Golm, MPI for Gravitational Physics, Max Planck Society, ou_2541714              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2021
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/CBMI50038.2021.9461893
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: International Conference on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI, 2021
Veranstaltungsort: Lille, France
Start-/Enddatum: 2021-06-28 - 2021-06-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2021 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
IEEE, Herausgeber              
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -