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dc.contributor.authorSchmitz, Benedikt
dc.date.accessioned2023-06-23T09:03:48Z
dc.date.available2023-06-23T09:03:48Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/3905
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48328/tudatalib-1185
dc.descriptionModels and scripts to calculate an artifical neural network model for neutron production yields.de_DE
dc.relationIsDerivedFrom;URL;https://git.rwth-aachen.de/surrogat-models/surrogate-modeling-for-neutron-production
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject.classification3.24-01 Kern- und Elementarteilchenphysik, Quantenmechanik, Relativitätstheorie, Felderde_DE
dc.subject.ddc530
dc.titleModeling a Neutron Yield Modelde_DE
dc.typeSoftwarede_DE
dc.typeModelde_DE
tud.projectLand Hessen | LOEWE-Schwerpunkt Nukleare Photonik | TP A1de_DE
tud.projectLand Hessen | LOEWE-Schwerpunkt Nukleare Photonik | TP C2de_DE
tud.unitTUDa
tud.history.classificationVersion=2020-2024;309-01 Kern- und Elementarteilchenphysik, Quantenmechanik, Relativitätstheorie, Felder


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