Search Results for author: W. Foreman
Found 3 papers, 2 papers with code
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
Ionization Electron Signal Processing in Single Phase LArTPCs I. Algorithm Description and Quantitative Evaluation with MicroBooNE Simulation
1 code implementation • 23 Feb 2018 • MicroBooNE collaboration, C. Adams, R. An, J. Anthony, J. Asaadi, M. Auger, L. Bagby, S. Balasubramanian, B. Baller, C. Barnes, G. Barr, M. Bass, F. Bay, A. Bhat, K. Bhattacharya, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Camilleri, D. Caratelli, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, G. Cerati, H. Chen, Y. Chen, E. Church, D. Cianci, E. Cohen, G. H. Collin, J. M. Conrad, M. Convery, L. Cooper-Troendle, J. I. Crespo-Anadon, M. Del Tutto, D. Devitt, A. Diaz, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. Esquivel, J. J. Evans, A. A. Fadeeva, B. T. Fleming, W. Foreman, A. P. Furmanski, D. Garcia-Gamez, G. T. Garvey, V. Genty, D. Goeldi, S. Gollapinni, E. Gramellini, H. Greenlee, R. Grosso, R. Guenette, P. Guzowski, A. Hackenburg, P. Hamilton, O. Hen, J. Hewes, C. Hill, J. Ho, G. A. Horton-Smith, A. Hourlier, E. -C. Huang, C. James, J. Jan de Vries, L. Jiang, R. A. Johnson, J. Joshi, H. Jostlein, Y. -J. Jwa, D. Kaleko, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, Y. Li, A. Lister, B. R. Littlejohn, S. Lockwitz, D. Lorca, W. C. Louis, M. Luethi, B. Lundberg, X. Luo, A. Marchionni, S. Marcocci, C. Mariani, J. Marshall, D. A. Martinez Caicedo, A. Mastbaum, V. Meddage, T. Miceli, G. B. Mills, A. Mogan, J. Moon, M. Mooney, C. D. Moore, J. Mousseau, M. Murphy, R. Murrells, D. Naples, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Pandey, V. Paolone, A. Papadopoulou, V. Papavassiliou, S. F. Pate, Z. Pavlovic, E. Piasetzky, D. Porzio, G. Pulliam, X. Qian, J. L. Raaf, V. Radeka, A. Rafique, L. Rochester, M. Ross-Lonergan, C. Rudolf von Rohr, B. Russell, D. W. Schmitz, A. Schukraft, W. Seligman, M. H. Shaevitz, J. Sinclair, A. Smith, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Soldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, J. St. John, T. Strauss, K. Sutton, S. Sword-Fehlberg, A. M. Szelc, N. Tagg, W. Tang, K. Terao, M. Thomson, C. Thorn, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, T. Usher, W. Van De Pontseele, R. G. Van de Water, B. Viren, M. Weber, H. Wei, D. A. Wickremasinghe, K. Wierman, Z. Williams, S. Wolbers, T. Wongjirad, K. Woodruff, T. Yang, G. Yarbrough, L. E. Yates, B. Yu, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang
We describe the concept and procedure of drifted-charge extraction developed in the MicroBooNE experiment, a single-phase liquid argon time projection chamber (LArTPC).
Instrumentation and Detectors High Energy Physics - Experiment Nuclear Experiment
Convolutional Neural Networks Applied to Neutrino Events in a Liquid Argon Time Projection Chamber
no code implementations • 17 Nov 2016 • MicroBooNE collaboration, R. Acciarri, C. Adams, R. An, J. Asaadi, M. Auger, L. Bagby, B. Baller, G. Barr, M. Bass, F. Bay, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Bugel, L. Camilleri, D. Caratelli, B. Carls, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, H. Chen, E. Church, D. Cianci, G. H. Collin, J. M. Conrad, M. Convery, J. I. Crespo-Anadón, M. Del Tutto, D. Devitt, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. Esquivel, B. T. Fleming, W. Foreman, A. P. Furmanski, G. T. Garvey, V. Genty, D. Goeldi, S. Gollapinni, N. Graf, E. Gramellini, H. Greenlee, R. Grosso, R. Guenette, A. Hackenburg, P. Hamilton, O. Hen, J. Hewes, C. Hill, J. Ho, G. Horton-Smith, C. James, J. Jan de Vries, C. -M. Jen, L. Jiang, R. A. Johnson, B. J. P. Jones, J. Joshi, H. Jostlein, D. Kaleko, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, A. Laube, Y. Li, A. Lister, B. R. Littlejohn, S. Lockwitz, D. Lorca, W. C. Louis, M. Luethi, B. Lundberg, X. Luo, A. Marchionni, C. Mariani, J. Marshall, D. A. Martinez Caicedo, V. Meddage, T. Miceli, G. B. Mills, J. Moon, M. Mooney, C. D. Moore, J. Mousseau, R. Murrells, D. Naples, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Paolone, V. Papavassiliou, S. F. Pate, Z. Pavlovic, D. Porzio, G. Pulliam, X. Qian, J. L. Raaf, A. Rafique, L. Rochester, C. Rudolf von Rohr, B. Russell, D. W. Schmitz, A. Schukraft, W. Seligman, M. H. Shaevitz, J. Sinclair, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Söldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, J. St. John, T. Strauss, A. M. Szelc, N. Tagg, K. Terao, M. Thomson, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, T. Usher, R. G. Van de Water, B. Viren, M. Weber, J. Weston, D. A. Wickremasinghe, S. Wolbers, T. Wongjirad, K. Woodruff, T. Yang, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang
We present several studies of convolutional neural networks applied to data coming from the MicroBooNE detector, a liquid argon time projection chamber (LArTPC).
Instrumentation and Detectors High Energy Physics - Experiment
