Graph convolutional neural networks for neutrino telescopes

Projektinformationen

GraphNeT

ID Finanzhilfevereinbarung: 890778

DOI

10.3030/890778

Das Projekt endete am 1 Juni 2023

EK-Unterschriftsdatum 24 März 2020

Startdatum 1 September 2021

Enddatum 30 August 2025

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 207 312,00

EU-Beitrag

€ 207 312,00

Koordiniert durch

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Denmark

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (1)

GraphNeT: Graph neural networks for neutrino telescope event reconstruction

Autoren: Andreas Søgaard, Rasmus F. Ørsøe, Morten Holm, Leon Bozianu, Aske Rosted, Troels C. Petersen, Kaare Endrup Iversen, Andreas Hermansen, Tim Guggenmos, Peter Andresen, Martin Ha Minh, Ludwig Neste, Moust Holmes, Axel Pontén, Kayla Leonard DeHolton, Philipp Eller
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software (JOSS), Ausgabe 8(85), 2023, Seite(n) 4971, ISSN 2475-9066
Herausgeber: Journal of Open Source Software
DOI: 10.21105/joss.04971