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Thesis
Deep Learning Semi-supervised Strategy for Gamma/Hadron Classification of Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Events

dc.contributor.advisorAraya López, Mauricio Alejandro (Profesor Guía)
dc.contributor.advisorSELF-SUPERVISED
dc.contributor.authorRiquelme Román, Diego Vicente
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónica
dc.coverage.spatialCasa Central Valparaíso
dc.date.accessioned2024-09-25T18:15:17Z
dc.date.available2024-09-25T18:15:17Z
dc.date.issued2022-07
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL ELECTRÓNICO
dc.description.degreeMAGISTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERIA ELECTRONICA
dc.description.programDEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA. INGENIERÍA CIVIL ELECTRÓNICA
dc.identifier.barcode191523393UTFSM
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/8232
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.71700/dspace-memorias/1628
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessRightsA. Internet abierta repositorio.usm.cl y otros repositorios a que la USM se adscriba.
dc.subjectDEEP LEARNING
dc.subjectSELF-SUPERVISED
dc.subjectCHERENKOV
dc.subjectCLASSIFICATION
dc.subjectHIGH-ENERGY ASTRONOMY
dc.subjectCONVOLUTIONAL
dc.titleDeep Learning Semi-supervised Strategy for Gamma/Hadron Classification of Imaging Atmospheric Cherenkov Telescope Events
dc.typeTesis de Pregrado
dspace.entity.typeTesis

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