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  Deep Learning-Based Real Time Electron Density Profile Reconstruction for Control at ASDEX Upgrade

Illerhaus, J., Treutterer, W., Sieglin, B., Bock, A., Fischer, R., Kudlacek, O., et al. (2024). Deep Learning-Based Real Time Electron Density Profile Reconstruction for Control at ASDEX Upgrade. Poster presented at 33rd Symposium on Fusion Technology (SOFT 2024), Dublin.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Illerhaus, J.1, 2, Autor                 
Treutterer, W.1, Autor                 
Sieglin, B.1, Autor                 
Bock, A.1, 3, Autor                 
Fischer, R.4, Autor                 
Kudlacek, O.1, Autor                 
Toussaint, U. von5, Autor                 
Zohm, H.1, Autor                 
Jenko, F.6, Autor                 
ASDEX Upgrade Team, Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, Autor              
Affiliations:
1Tokamak Scenario Development (E1), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856321              
2External Organizations, ou_persistent22              
3Plasma Dynamics (PD), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_3602967              
4Physics of the Plasma Edge (E2), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_3504923              
5Numerical Methods in Plasma Physics (NMPP), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856344              
6Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society, ou_1856309              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2024
 Publikationsstatus: Eingereicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 33rd Symposium on Fusion Technology (SOFT 2024)
Veranstaltungsort: Dublin
Start-/Enddatum: 2024-09-22 - 2024-09-27

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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