Wykorzystanie technik uczenia maszynowego do autonomicznej oceny jakości danych detektora wierzchołka eksperymentu LHCb w oparciu o analizę korelacji pomiędzy danymi surowymi a parametrami kalibracyjnymi
| dc.contributor.author | Karpik, Mateusz | |
| dc.contributor.department | Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej | |
| dc.contributor.reviewer | Obłąkowska-Mucha, Agnieszka | |
| dc.contributor.supervisor | Szumlak, Tomasz | |
| dc.date.available | 2020-02-10T15:49:26Z | |
| dc.date.defence | 2019-12-09 | |
| dc.description.type | praca magisterska | |
| dc.identifier.uri | https://repo.agh.edu.pl/handle/AGH/80655 | |
| dc.language.iso | pol | |
| dc.rights | AGH Licence (Thesis) - Fair Use | |
| dc.rights.access | otwarty dostęp | pl |
| dc.rights.accessNote | Brak zgody na udostępnienie pracy w czytelni Biblioteki Wydziałowej | pl |
| dc.rights.uri | https://repo.agh.edu.pl/info/licence-agh-thesis | |
| dc.subject | uczenie maszynowe | pl |
| dc.subject | fizyka cząstek | pl |
| dc.subject | eksperyment LHCb | pl |
| dc.subject | detektor wierzchołka | pl |
| dc.subject | jakość danych eksperymentalnych | pl |
| dc.title | Wykorzystanie technik uczenia maszynowego do autonomicznej oceny jakości danych detektora wierzchołka eksperymentu LHCb w oparciu o analizę korelacji pomiędzy danymi surowymi a parametrami kalibracyjnymi | pl |
| dc.title.alternative | Using machine learning approach for autonomic data quality assessment based on correlation of raw data and calibration parameters | en |
| dc.type | praca dyplomowa | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.discipline | Informatyka Stosowana (WFiIS) | pl |
| thesis.degree.fieldOfStudyInstanceCode | 9637 | |
| thesis.degree.formOfStudy | stacjonarne | pl |
| thesis.degree.grantor | Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie | pl |
| thesis.degree.level | studia drugiego stopnia | pl |
| thesis.degree.name | magister inżynier | pl |
| thesis.identifier.dxp | 256591 | |
| thesis.statusORPD | ORPPD2_migrated |