Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Neural Network Approach for Selecting Track-like Events in Fluorescence Telescope Data

論文の概要: A Neural Network Approach for Selecting Track-like Events in Fluorescence Telescope Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03787v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 17:10:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-08 17:19:21.222372
Title: A Neural Network Approach for Selecting Track-like Events in Fluorescence Telescope Data
Title（参考訳）: 蛍光望遠鏡データにおけるトラック状事象選択のためのニューラルネットワークアプローチ
Authors: Mikhail Zotov, Denis Sokolinskii
Abstract要約: 本稿では,単純な畳み込みニューラルネットワークを用いて,そのような機器を用いて得られるさまざまなデータから,トラックのような事象を効果的に検出する方法を示す。本稿では,単純な畳み込みニューラルネットワークを用いて,そのような機器を用いて得られるさまざまなデータから,トラックのような事象を効果的に検出する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In 2016-2017, TUS, the world's first experiment for testing the possibility of registering ultra-high energy cosmic rays (UHECRs) by their fluorescent radiation in the night atmosphere of Earth was carried out. Since 2019, the Russian-Italian fluorescence telescope (FT) Mini-EUSO ("UV Atmosphere") has been operating on the ISS. The stratospheric experiment EUSO-SPB2, which will employ an FT for registering UHECRs, is planned for 2023. We show how a simple convolutional neural network can be effectively used to find track-like events in the variety of data obtained with such instruments.
Abstract（参考訳）: 2016-2017年、地球大気中の蛍光放射によって超高エネルギー宇宙線(UHECR)を登録する可能性をテストする世界初の実験が行われた。 2019年以降、ロシア・イタリアの蛍光望遠鏡(FT)ミニEUSO(UV Atmosphere)がISSで運用されている。 UHECRの登録にFTを使用する成層圏実験EUSO-SPB2は2023年に予定されている。本稿では,単純な畳み込みニューラルネットワークを用いて,そのような機器を用いて得られる様々なデータからトラック状事象を効果的に発見する方法を示す。

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