TY - EJOUR
AU - Cortina Gil, Eduardo
AU - Minucci, Elisa
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AU - Petrov, Plamen
AU - Velghe, Bob
AU - Bryman, Douglas
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AU - Petrov, Yevgeniy
AU - Wong, Vincent Wai Sum
AU - Yu, Mengda
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AU - Husek, Tomas
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AU - Aliberti, Riccardo
AU - Khoriauli, Gia
AU - Kunze, Jonas
AU - Lomidze, David
AU - Marchevski, Radoslav
AU - Peruzzo, Letizia
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AU - Wanke, Rainer
AU - Cotta Ramusino, Angelo
AU - Dalpiaz, Pietro
AU - Fiorini, Massimiliano
AU - Gamberini, Enrico
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AU - Iacopini, Enrico
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AU - Parenti, Andrea
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AU - Gonnella, Francesco
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AU - Kozhuharov, Venelin
AU - Litov, Leandar
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AU - Spadaro, Tommaso
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AU - Corvino, Michele
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AU - Reyes Santos, Marco Antonio
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AU - Kereibay, Dias
AU - Gorshanov, Konstantin
AU - Okhotnikov, Artem
AU - Sadovskiy, Alexander
AU - Sanders, Jack
TI - Improved calorimetric particle identification in NA62 using machine learning techniques
IS - arXiv:2304.10580
M1 - PUBDB-2023-02947
M1 - arXiv:2304.10580
M1 - CERN-EP-2023-066
PY - 2023
N1 - Updated author list and Ref. 4
AB - Measurement of the ultra-rare K<sup>+</sup>→π<sup>+</sup>ν―ν decay at the NA62 experiment at CERN requires high-performance particle identification to distinguish muons from pions. Calorimetric identification currently in use, based on a boosted decision tree algorithm, achieves a muon misidentification probability of 1.2×10<sup>−5</sup> for a pion identification efficiency of 75
KW - muon (INSPIRE)
KW - efficiency (INSPIRE)
KW - particle identification (INSPIRE)
KW - NA62 (INSPIRE)
KW - calorimeter (INSPIRE)
KW - GeV (INSPIRE)
KW - CERN Lab (INSPIRE)
KW - machine learning (INSPIRE)
KW - performance (INSPIRE)
KW - neural network (INSPIRE)
LB - PUB:(DE-HGF)25
DO - DOI:10.3204/PUBDB-2023-02947
UR - https://bib-pubdb1.desy.de/record/583588
ER -