Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Machine Learning to Select High-Quality Measurements

論文の概要: Using Machine Learning to Select High-Quality Measurements

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08891v1
Date: Fri, 28 May 2021 21:23:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-20 16:02:35.316188
Title: Using Machine Learning to Select High-Quality Measurements
Title（参考訳）: 機械学習を用いた高品質測定
Authors: Andrew Edmonds, David Brown, Luciano Vinas, Samantha Pagan
Abstract要約: 機械学習アルゴリズムを用いて,Mu2e実験の高品質な測定方法を選択する。この手法は測定誤差に起因する背景実験において重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We describe the use of machine learning algorithms to select high-quality measurements for the Mu2e experiment. This technique is important for experiments with backgrounds that arise due to measurement errors. The algorithms use multiple pieces of ancillary information that are sensitive to measurement quality to separate high-quality and low-quality measurements.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムを用いて,Mu2e実験の高品質な測定方法を選択する。この手法は測定誤差に起因する背景実験において重要である。アルゴリズムは、測定品質に敏感な複数の補助情報を使用して、高品質と低品質の測定を分離する。

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