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Machine learning surrogates of Bayesian models of nuclear fusion experiments

Pavone, A., & W7-X Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society (2021). Machine learning surrogates of Bayesian models of nuclear fusion experiments. Talk presented at 63rd Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics. Pittsburgh, PA. 2021-11-08 - 2021-11-12.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-A627-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-A628-F

Genre: Vortrag

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Urheber

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Urheber:
Pavone, A.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

Inhalt

Details

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Sprache(n): eng - English

Datum: Eingereicht: 2021

Publikationsstatus: Eingereicht

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: -

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: -

Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 63rd Annual Meeting of the APS Division of Plasma Physics

Veranstaltungsort: Pittsburgh, PA

Start-/Enddatum: 2021-11-08 - 2021-11-12

Entscheidung

Projektinformation

Quelle