no code implementations • 18 Dec 2020 • V. Babiano-Suárez, J. Lerendegui-Marco, J. Balibrea-Correa, L. Caballero, D. Calvo, I. Ladarescu, C. Domingo-Pardo, F. Calviño, A. Casanovas, A. Tarifeño-Saldivia, V. Alcayne, C. Guerrero, M. A. Millán-Callado, M. T. Rodríguez González, M. Barbagallo, O. Aberle, S. Amaducci, J. Andrzejewski, L. Audouin, M. Bacak, S. Bennett, E. Berthoumieux, J. Billowes, D. Bosnar, A. Brown, M. Busso, M. Caamaño, M. Calviani, D. Cano-Ott, F. Cerutti, E. Chiaveri, N. Colonna, G. Cortés, M. A. Cortés-Giraldo, L. Cosentino, S. Cristallo, L. A. Damone, P. J. Davies, M. Diakaki, M. Dietz, R. Dressler, Q. Ducasse, E. Dupont, I. Durán, Z. Eleme, B. Fern\', ez-Domínguez, A. Ferrari, P. Finocchiaro, V. Furman, K. Göbel, R. Garg, A. Gawlik, S. Gilardoni, I. F. Gonçalves, E. González-Romero, F. Gunsing, H. Harada, S. Heinitz, J. Heyse, D. G. Jenkins, A. Junghans, F. Käppeler, Y. Kadi, A. Kimura, I. Knapova, M. Kokkoris, Y. Kopatch, M. Krtička, D. Kurtulgil, C. Lederer-Woods, H. Leeb, S. J. Lonsdale, D. Macina, A. Manna, T. Martinez, A. Masi, C. Massimi, P. Mastinu, M. Mastromarco, E. A. Maugeri, A. Mazzone, E. Mendoza, A. Mengoni, V. Michalopoulou, P. M. Milazzo, F. Mingrone, J. Moreno-Soto, A. Musumarra, A. Negret, F. Ogállar, A. Oprea, N. Patronis, A. Pavlik, J. Perkowski, L. Persanti, C. Petrone, E. Pirovano, I. Porras, J. Praena, J. M. Quesada, D. Ramos-Doval, T. Rauscher, R. Reifarth, D. Rochman, C. Rubbia, M. Sabaté-Gilarte, A. Saxena, P. Schillebeeckx, D. Schumann, A. Sekhar, A. G. Smith, N. V. Sosnin, P. Sprung, A. Stamatopoulos, G. Tagliente, J. L. Tain, L. Tassan-Got, Th. Thomas, P. Torres-Sánchez, A. Tsinganis, J. Ulrich, S. Urlass, S. Valenta, G. Vannini, V. Variale, P. Vaz, A. Ventura, D. Vescovi, V. Vlachoudis, R. Vlastou, A. Wallner, P. J. Woods, T. Wright, P. Žugec
i-TED is an innovative detection system which exploits Compton imaging techniques to achieve a superior signal-to-background ratio in ($n,\gamma$) cross-section measurements using time-of-flight technique.
Nuclear Experiment Instrumentation and Methods for Astrophysics
no code implementations • 11 Apr 2022 • P. Žugec, M. Barbagallo, J. Andrzejewski, J. Perkowski, N. Colonna, D. Bosnar, A. Gawlik, M. Sabate-Gilarte, M. Bacak, F. Mingrone, E. Chiaveri
The paper explores the feasibility of using machine learning techniques, in particular neural networks, for classification of the experimental data from the joint $^\text{nat}$C(n, p) and $^\text{nat}$C(n, d) reaction cross section measurement from the neutron time of flight facility n_TOF at CERN.