1 resultado para Frederick William IV, King of Prussia, 1795-1861
em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna
Filtro por publicador
- Repository Napier (2)
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (2)
- Adam Mickiewicz University Repository (1)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (1)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (1)
- Archive of European Integration (12)
- Avian Conservation and Ecology - Eletronic Cientific Hournal - Écologie et conservation des oiseaux: (1)
- Biblioteca Digital | Sistema Integrado de Documentación | UNCuyo - UNCUYO. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CUYO. (1)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (6)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (14)
- Biblioteca Valenciana Digital - Ministerio de Educación, Cultura y Deporte - Valencia - Espanha (1)
- Biodiversity Heritage Library, United States (6)
- Blue Tiger Commons - Lincoln University - USA (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (20)
- Brock University, Canada (26)
- Bucknell University Digital Commons - Pensilvania - USA (1)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (23)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (2)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (13)
- Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain (3)
- Dalarna University College Electronic Archive (1)
- Department of Computer Science E-Repository - King's College London, Strand, London (1)
- Digital Commons at Florida International University (1)
- Digital Peer Publishing (3)
- DigitalCommons - The University of Maine Research (1)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (4)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (1)
- Digitale Sammlungen - Goethe-Universität Frankfurt am Main (4)
- Doria (National Library of Finland DSpace Services) - National Library of Finland, Finland (6)
- DRUM (Digital Repository at the University of Maryland) (1)
- Ecology and Society (1)
- Gallica, Bibliotheque Numerique - Bibliothèque nationale de France (French National Library) (BnF), France (5)
- Harvard University (23)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (2)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (2)
- Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina (3)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (9)
- Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha (2)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (16)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (1)
- Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp (1)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (35)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (4)
- Scielo Saúde Pública - SP (25)
- Universidad Autónoma de Nuevo León, Mexico (6)
- Universidad del Rosario, Colombia (2)
- Universidad Politécnica de Madrid (5)
- Universidade do Minho (1)
- Universidade dos Açores - Portugal (1)
- Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) (1)
- Universidade Metodista de São Paulo (1)
- Universitat de Girona, Spain (1)
- Université de Lausanne, Switzerland (23)
- Université de Montréal, Canada (4)
- University of Michigan (642)
- University of Queensland eSpace - Australia (9)
Resumo:
In the present study we are using multi variate analysis techniques to discriminate signal from background in the fully hadronic decay channel of ttbar events. We give a brief introduction to the role of the Top quark in the standard model and a general description of the CMS Experiment at LHC. We have used the CMS experiment computing and software infrastructure to generate and prepare the data samples used in this analysis. We tested the performance of three different classifiers applied to our data samples and used the selection obtained with the Multi Layer Perceptron classifier to give an estimation of the statistical and systematical uncertainty on the cross section measurement.