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USING NEURAL NETWORKS TO RECOVER MICROCHANNEL PLATE TRACKING DATA

机译：使用神经网络恢复微通道板跟踪数据

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Tracking nuclei in reaction experiments is a common method for improving energy resolution or reducing uncertainties in reaction kinematics. The microchannel plate (MCP) detector is an ideal tool for non-destructive ion beam tracking. Here, we outline a method using widely available software for training neural networks to solve the problem of extracting 2D positions from only three of the four corner signals of an MCP detector.

机译：在反应实验中跟踪核是改善能量分辨或降低反应运动学中的不确定性的常用方法。微通道板（MCP）检测器是用于非破坏性离子束跟踪的理想工具。这里，我们概述了一种使用广泛可用软件的方法，用于训练神经网络，以解决从MCP检测器的四个角信号中的三个提取2D位置的问题。

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来源
《ICFN5》|2014年||共4页
会议地点
作者
MEREDITH E. HOWARD; LESLIE J. SCHRADIN; JOLIE A. CIZEWSKI;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 O571.5-532;
关键词
detector; problem; kinematics;

机译：探测器;问题;运动学;

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