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Profil
| Derzeitige Stellung | Doktorand |
|---|---|
| Fachgebiet | Elementarteilchenphysik,Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren |
| Keywords | Model-agnostic anomaly detection, Machine learning based hadronization models, Simulation-Based Inference for SMEFT, Unfolding data to simulation, LHC physics using Machine Learning |
Aktuelle Kontaktadresse
| Land | USA |
|---|---|
| Ort | New Brunswick |
| Universität/Institution | Rutgers University |
| Institut/Abteilung | Department of Physics |
Gastgeber*innen während der Förderung
| Prof. Dr. Tilman Plehn | Institut für Theoretische Physik, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg |
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Programm(e)
| 2025 | Humboldt-Forschungsstipendien-Programm für Postdocs (1.000-Köpfe-Plus-Programm) |
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