Utnytting av symmetri til å kunstig øke mengden treningsdata for klassifisering av mikroskopiske sorte hull og sfaleroner – ved bruk av simulerte kollisjonsdata fra ATLAS (HVL)

dc.contributor.author	Civilgins, Vladimirs Sergejevics
dc.contributor.author	Lothe, Sunniva Storetvedt
dc.date.accessioned	2023-08-08T08:59:06Z
dc.date.available	2023-08-08T08:59:06Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11250/3082970
dc.description	Bacheloroppgave i ingeniørfag, data. Fakultet for ingeniør- og naturvitskap/ Institutt for datateknologi, elektroteknologi og realfag/ Høgskulen på Vestlandet, campus Bergen.	en_US
dc.language.iso	nob	en_US
dc.publisher	Høgskulen på Vestlandet	en_US
dc.rights	Navngivelse 4.0 Internasjonal	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.no	*
dc.title	Utnytting av symmetri til å kunstig øke mengden treningsdata for klassifisering av mikroskopiske sorte hull og sfaleroner – ved bruk av simulerte kollisjonsdata fra ATLAS (HVL)	en_US
dc.title.alternative	Utilizing symmetry to artificially augment training data for classification of microscopic black holes and sphalerons – using simulated collision data from ATLAS (HVL)	en_US
dc.type	Bachelor thesis	en_US
dc.description.localcode	DAT191	en_US

Med mindre annet er angitt, så er denne innførselen lisensiert som Navngivelse 4.0 Internasjonal