Cosmic Background Removal with Deep Neural Networks in SBND

1 code implementation • 2 Dec 2020 • SBND Collaboration, R. Acciarri, C. Adams, C. Andreopoulos, J. Asaadi, M. Babicz, C. Backhouse, W. Badgett, L. Bagby, D. Barker, V. Basque, Q. Bazetto, M. Betancourt, A. Bhanderi, A. Bhat, C. Bonifazi, D. Brailsford, G. Brandt, T. Brooks, F. Carneiro, Y. Chen, H. Chen, G. Chisnall, I. Crespo-Anadón, E. Cristaldo, C. Cuesta, I., L. de Icaza Astiz, A. De Roeck, G. de Sá Pereira, M. Del Tutto, V. Di Benedetto, A. Ereditato, J. Evans, C. Ezeribe, S. Fitzpatrick, T. Fleming, W. Foreman, D. Franco, I. Furic, P. Furmanski, S. Gao, D. Garcia-Gamez, H. Frandini, G. Ge, I. Gil-Botella, S. Gollapinni, O. Goodwin, P. Green, C. Griffith, R. Guenette, P. Guzowski, T. Ham, J. Henzerling, A. Holin, B. Howard, R., S. Jones, D. Kalra, G. Karagiorgi, L. Kashur, W. Ketchum, M., J. Kim, A. Kudryavtsev, J. Larkin, H. Lay, I. Lepetic, B., R. Littlejohn, W., C. Louis, A., A. Machado, M. Malek, D. Mardsen, C. Mariani, F. Marinho, A. Mastbaum, K. Mavrokoridis, N. McConkey, V. Meddage, P. Méndez, T. Mettler, K. Mistry, A. Mogan, J. Molina, M. Mooney, L. Mora, C., A. Moura, J. Mousseau, A. Navrer-Agasson, F., J. Nicolas-Arnaldos, A. Nowak, O. Palamara, V. Pandey, J. Pater, L. Paulucci, V., L. Pimentel, F. Psihas, G. Putnam, X. Qian, E. Raguzin, H. Ray, M. Reggiani-Guzzo, D. Rivera, M. Roda, M. Ross-Lonergan, G. Scanavini, A. Scarff, D., W. Schmitz, A. Schukraft, E. Segreto, M. Soares Nunes, M. Soderberg, S. Söldner-Rembold, J. Spitz, N., J., C. Spooner, M. Stancari, V. Stenico, A. Szelc, W. Tang, J. Tena Vidal, D. Torretta, M. Toups, C. Touramanis, M. Tripathi, S. Tufanli, E. Tyley, G., A. Valdiviesso, E. Worcester, M. Worcester, G. Yarbrough, J. Yu, B. Zamorano, J. Zennamo, A. Zglam

In liquid argon time projection chambers exposed to neutrino beams and running on or near surface levels, cosmic muons and other cosmic particles are incident on the detectors while a single neutrino-induced event is being recorded.

Semantic Segmentation Data Analysis, Statistics and Probability

Adjusting Neutrino Interaction Models and Evaluating Uncertainties using NOvA Near Detector Data

1 code implementation • 15 Jun 2020 • NOvA Collaboration, M. A. Acero, P. Adamson, G. Agam, L. Aliaga, T. Alion, V. Allakhverdian, N. Anfimov, A. Antoshkin, L. Asquith, A. Aurisano, A. Back, C. Backhouse, M. Baird, N. Balashov, P. Baldi, B. A. Bambah, S. Bashar, K. Bays, S. Bending, R. Bernstein, V. Bhatnagar, B. Bhuyan, J. Bian, J. Blair, A. C. Booth, P. Bour, R. Bowles, C. Bromberg, N. Buchanan, A. Butkevich, S. Calvez, T. J. Carroll, E. Catano-Mur, S. Childress, B. C. Choudhary, T. E. Coan, M. Colo, L. Corwin, L. Cremonesi, G. S. Davies, P. F. Derwent, P. Ding, Z. Djurcic, D. Doyle, E. C. Dukes, P. Dung, H. Duyang, S. Edayath, R. Ehrlich, M. Elkins, G. J. Feldman, P. Filip, W. Flanagan, J. Franc, M. J. Frank, H. R. Gallagher, R. Gandrajula, F. Gao, S. Germani, A. Giri, R. A. Gomes, M. C. Goodman, V. Grichine, M. Groh, R. Group, B. Guo, A. Habig, F. Hakl, J. Hartnell, R. Hatcher, A. Hatzikoutelis, K. Heller, J. Hewes, A. Himmel, A. Holin, B. Howard, J. Huang, J. Hylen, F. Jediny, C. Johnson, M. Judah, I. Kakorin, D. Kalra, D. M. Kaplan, R. Keloth, O. Klimov, L. W. Koerner, L. Kolupaeva, S. Kotelnikov, Ch. Kullenberg, A. Kumar, C. D. Kuruppu, V. Kus, T. Lackey, K. Lang, L. Li, S. Lin, M. Lokajicek, S. Luchuk, K. Maan, S. Magill, W. A. Mann, M. L. Marshak, M. Martinez-Casales, V. Matveev, B. Mayes, D. P. Méndez, M. D. Messier, H. Meyer, T. Miao, W. H. Miller, S. R. Mishra, A. Mislivec, R. Mohanta, A. Moren, A. Morozova, L. Mualem, M. Muether, S. Mufson, K. Mulder, R. Murphy, J. Musser, D. Naples, N. Nayak, J. K. Nelson, R. Nichol, G. Nikseresht, E. Niner, A. Norman, A. Norrick, T. Nosek, A. Olshevskiy, T. Olson, J. Paley, R. B. Patterson, G. Pawloski, O. Petrova, R. Petti, R. K. Plunkett, A. Rafique, F. Psihas, A. Radovic, V. Raj, B. Ramson, B. Rebel, P. Rojas, V. Ryabov, O. Samoylov, M. C. Sanchez, S. Sánchez Falero, I. S. Seong, P. Shanahan, A. Sheshukov, P. Singh, V. Singh, E. Smith, J. Smolik, P. Snopok, N. Solomey, A. Sousa, K. Soustruznik, M. Strait, L. Suter, A. Sutton, C. Sweeney, R. L. Talaga, B. Tapia Oregui, P. Tas, R. B. Thayyullathil, J. Thomas, E. Tiras, D. Torbunov, J. Tripathi, Y. Torun, J. Urheim, P. Vahle, Z. Vallari, J. Vasel, P. Vokac, T. Vrba, M. Wallbank, T. K. Warburton, M. Wetstein, D. Whittington, S. G. Wojcicki, J. Wolcott, A. Yallappa Dombara, K. Yonehara, S. Yu, Y. Yu, S. Zadorozhnyy, J. Zalesak, Y. Zhang, R. Zwaska

The two-detector design of the NOvA neutrino oscillation experiment, in which two functionally identical detectors are exposed to an intense neutrino beam, aids in canceling leading order effects of cross-section uncertainties.

High Energy Physics - Experiment

A Convolutional Neural Network Neutrino Event Classifier

no code implementations • 5 Apr 2016 • A. Aurisano, A. Radovic, D. Rocco, A. Himmel, M. D. Messier, E. Niner, G. Pawloski, F. Psihas, A. Sousa, P. Vahle

Convolutional neural networks (CNNs) have been widely applied in the computer vision community to solve complex problems in image recognition and analysis.