Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network

Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Un...
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Autor*in:	A. Abed Abud [verfasserIn] B. Abi [verfasserIn] R. Acciarri [verfasserIn] M. A. Acero [verfasserIn] M. R. Adames [verfasserIn] G. Adamov [verfasserIn] M. Adamowski [verfasserIn] D. Adams [verfasserIn] M. Adinolfi [verfasserIn] A. Aduszkiewicz [verfasserIn] J. Aguilar [verfasserIn] Z. Ahmad [verfasserIn] J. Ahmed [verfasserIn] B. Aimard [verfasserIn] B. Ali-Mohammadzadeh [verfasserIn] T. Alion [verfasserIn] K. Allison [verfasserIn] S. Alonso Monsalve [verfasserIn] M. AlRashed [verfasserIn] C. Alt [verfasserIn] A. Alton [verfasserIn] R. Alvarez [verfasserIn] P. Amedo [verfasserIn] J. Anderson [verfasserIn] C. Andreopoulos [verfasserIn] M. Andreotti [verfasserIn] M. Andrews [verfasserIn] F. Andrianala [verfasserIn] S. Andringa [verfasserIn] N. Anfimov [verfasserIn] A. Ankowski [verfasserIn] M. Antoniassi [verfasserIn] M. Antonova [verfasserIn] A. Antoshkin [verfasserIn] S. Antusch [verfasserIn] A. Aranda-Fernandez [verfasserIn] L. Arellano [verfasserIn] L. O. 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Format:	E-Artikel
Sprache:	Englisch

Erschienen:	2022

Übergeordnetes Werk:	In: European Physical Journal C: Particles and Fields - SpringerOpen, 2017, 82(2022), 10, Seite 19
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DOI / URN:	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2

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520			\|a Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
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allfields	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 doi (DE-627)DOAJ021205752 (DE-599)DOAJ6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc DE-627 ger DE-627 rakwb eng QB460-466 QC770-798 A. Abed Abud verfasserin aut Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation. Astrophysics Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity B. Abi verfasserin aut R. Acciarri verfasserin aut M. A. Acero verfasserin aut M. R. Adames verfasserin aut G. Adamov verfasserin aut M. Adamowski verfasserin aut D. Adams verfasserin aut M. Adinolfi verfasserin aut A. Aduszkiewicz verfasserin aut J. Aguilar verfasserin aut Z. Ahmad verfasserin aut J. Ahmed verfasserin aut B. Aimard verfasserin aut B. Ali-Mohammadzadeh verfasserin aut T. 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Zwaska verfasserin aut In European Physical Journal C: Particles and Fields SpringerOpen, 2017 82(2022), 10, Seite 19 (DE-627)253722934 (DE-600)1459069-4 14346052 nnns volume:82 year:2022 number:10 pages:19 https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/article/6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc kostenfrei https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/toc/1434-6052 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_150 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_267 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_702 GBV_ILN_2001 GBV_ILN_2003 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2006 GBV_ILN_2008 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2010 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2015 GBV_ILN_2018 GBV_ILN_2020 GBV_ILN_2021 GBV_ILN_2025 GBV_ILN_2031 GBV_ILN_2038 GBV_ILN_2044 GBV_ILN_2048 GBV_ILN_2050 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2056 GBV_ILN_2057 GBV_ILN_2061 GBV_ILN_2108 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_2113 GBV_ILN_2119 GBV_ILN_2190 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4246 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 82 2022 10 19
spelling	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 doi (DE-627)DOAJ021205752 (DE-599)DOAJ6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc DE-627 ger DE-627 rakwb eng QB460-466 QC770-798 A. Abed Abud verfasserin aut Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation. Astrophysics Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity B. Abi verfasserin aut R. Acciarri verfasserin aut M. A. Acero verfasserin aut M. R. Adames verfasserin aut G. Adamov verfasserin aut M. Adamowski verfasserin aut D. Adams verfasserin aut M. Adinolfi verfasserin aut A. Aduszkiewicz verfasserin aut J. Aguilar verfasserin aut Z. Ahmad verfasserin aut J. Ahmed verfasserin aut B. Aimard verfasserin aut B. Ali-Mohammadzadeh verfasserin aut T. 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allfields_unstemmed	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 doi (DE-627)DOAJ021205752 (DE-599)DOAJ6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc DE-627 ger DE-627 rakwb eng QB460-466 QC770-798 A. Abed Abud verfasserin aut Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation. Astrophysics Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity B. Abi verfasserin aut R. Acciarri verfasserin aut M. A. Acero verfasserin aut M. R. Adames verfasserin aut G. Adamov verfasserin aut M. Adamowski verfasserin aut D. Adams verfasserin aut M. Adinolfi verfasserin aut A. Aduszkiewicz verfasserin aut J. Aguilar verfasserin aut Z. Ahmad verfasserin aut J. Ahmed verfasserin aut B. Aimard verfasserin aut B. Ali-Mohammadzadeh verfasserin aut T. 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Whitehead verfasserin aut D. Whittington verfasserin aut M. J. Wilking verfasserin aut A. Wilkinson verfasserin aut C. Wilkinson verfasserin aut Z. Williams verfasserin aut F. Wilson verfasserin aut R. J. Wilson verfasserin aut W. Wisniewski verfasserin aut J. Wolcott verfasserin aut T. Wongjirad verfasserin aut A. Wood verfasserin aut K. Wood verfasserin aut E. Worcester verfasserin aut M. Worcester verfasserin aut K. Wresilo verfasserin aut C. Wret verfasserin aut W. Wu verfasserin aut W. Wu verfasserin aut Y. Xiao verfasserin aut F. Xie verfasserin aut B. Yaeggy verfasserin aut E. Yandel verfasserin aut G. Yang verfasserin aut K. Yang verfasserin aut T. Yang verfasserin aut A. Yankelevich verfasserin aut N. Yershov verfasserin aut K. Yonehara verfasserin aut Y. Yoon verfasserin aut T. Young verfasserin aut B. Yu verfasserin aut H. Yu verfasserin aut H. Yu verfasserin aut J. Yu verfasserin aut Y. Yu verfasserin aut W. Yuan verfasserin aut R. Zaki verfasserin aut J. 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Zwaska verfasserin aut In European Physical Journal C: Particles and Fields SpringerOpen, 2017 82(2022), 10, Seite 19 (DE-627)253722934 (DE-600)1459069-4 14346052 nnns volume:82 year:2022 number:10 pages:19 https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/article/6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc kostenfrei https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/toc/1434-6052 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_150 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_267 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_702 GBV_ILN_2001 GBV_ILN_2003 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2006 GBV_ILN_2008 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2010 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2015 GBV_ILN_2018 GBV_ILN_2020 GBV_ILN_2021 GBV_ILN_2025 GBV_ILN_2031 GBV_ILN_2038 GBV_ILN_2044 GBV_ILN_2048 GBV_ILN_2050 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2056 GBV_ILN_2057 GBV_ILN_2061 GBV_ILN_2108 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_2113 GBV_ILN_2119 GBV_ILN_2190 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4246 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 82 2022 10 19
allfieldsGer	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 doi (DE-627)DOAJ021205752 (DE-599)DOAJ6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc DE-627 ger DE-627 rakwb eng QB460-466 QC770-798 A. Abed Abud verfasserin aut Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation. Astrophysics Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity B. Abi verfasserin aut R. Acciarri verfasserin aut M. A. Acero verfasserin aut M. R. Adames verfasserin aut G. Adamov verfasserin aut M. Adamowski verfasserin aut D. Adams verfasserin aut M. Adinolfi verfasserin aut A. Aduszkiewicz verfasserin aut J. Aguilar verfasserin aut Z. Ahmad verfasserin aut J. Ahmed verfasserin aut B. Aimard verfasserin aut B. Ali-Mohammadzadeh verfasserin aut T. Alion verfasserin aut K. Allison verfasserin aut S. Alonso Monsalve verfasserin aut M. AlRashed verfasserin aut C. Alt verfasserin aut A. Alton verfasserin aut R. Alvarez verfasserin aut P. Amedo verfasserin aut J. Anderson verfasserin aut C. Andreopoulos verfasserin aut M. Andreotti verfasserin aut M. Andrews verfasserin aut F. Andrianala verfasserin aut S. Andringa verfasserin aut N. Anfimov verfasserin aut A. Ankowski verfasserin aut M. Antoniassi verfasserin aut M. Antonova verfasserin aut A. Antoshkin verfasserin aut S. Antusch verfasserin aut A. Aranda-Fernandez verfasserin aut L. Arellano verfasserin aut L. O. Arnold verfasserin aut M. A. Arroyave verfasserin aut J. Asaadi verfasserin aut L. Asquith verfasserin aut A. Aurisano verfasserin aut V. Aushev verfasserin aut D. Autiero verfasserin aut V. Ayala Lara verfasserin aut M. Ayala-Torres verfasserin aut F. Azfar verfasserin aut M. Babicz verfasserin aut A. Back verfasserin aut H. Back verfasserin aut J. J. Back verfasserin aut C. Backhouse verfasserin aut I. Bagaturia verfasserin aut L. Bagby verfasserin aut N. Balashov verfasserin aut S. Balasubramanian verfasserin aut P. Baldi verfasserin aut B. Baller verfasserin aut B. Bambah verfasserin aut F. Barao verfasserin aut G. Barenboim verfasserin aut G. Barker verfasserin aut W. Barkhouse verfasserin aut C. Barnes verfasserin aut G. Barr verfasserin aut J. Barranco Monarca verfasserin aut A. Barros verfasserin aut N. Barros verfasserin aut J. L. Barrow verfasserin aut A. Basharina-Freshville verfasserin aut A. Bashyal verfasserin aut V. Basque verfasserin aut C. Batchelor verfasserin aut E. Batista das Chagas verfasserin aut J. Battat verfasserin aut F. Battisti verfasserin aut F. Bay verfasserin aut M. C. Q. Bazetto verfasserin aut J. Bazo Alba verfasserin aut J. F. Beacom verfasserin aut E. Bechetoille verfasserin aut B. Behera verfasserin aut C. Beigbeder verfasserin aut L. Bellantoni verfasserin aut G. Bellettini verfasserin aut V. 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Zwaska verfasserin aut In European Physical Journal C: Particles and Fields SpringerOpen, 2017 82(2022), 10, Seite 19 (DE-627)253722934 (DE-600)1459069-4 14346052 nnns volume:82 year:2022 number:10 pages:19 https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/article/6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc kostenfrei https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 kostenfrei https://doaj.org/toc/1434-6052 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_150 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_267 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_702 GBV_ILN_2001 GBV_ILN_2003 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2006 GBV_ILN_2008 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2010 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2015 GBV_ILN_2018 GBV_ILN_2020 GBV_ILN_2021 GBV_ILN_2025 GBV_ILN_2031 GBV_ILN_2038 GBV_ILN_2044 GBV_ILN_2048 GBV_ILN_2050 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2056 GBV_ILN_2057 GBV_ILN_2061 GBV_ILN_2108 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_2113 GBV_ILN_2119 GBV_ILN_2190 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4246 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 82 2022 10 19
allfieldsSound	10.1140/epjc/s10052-022-10791-2 doi (DE-627)DOAJ021205752 (DE-599)DOAJ6ec7cbf76ff142238ba62bfb3b211ccc DE-627 ger DE-627 rakwb eng QB460-466 QC770-798 A. Abed Abud verfasserin aut Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation. Astrophysics Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity B. Abi verfasserin aut R. Acciarri verfasserin aut M. A. Acero verfasserin aut M. R. Adames verfasserin aut G. Adamov verfasserin aut M. Adamowski verfasserin aut D. Adams verfasserin aut M. Adinolfi verfasserin aut A. Aduszkiewicz verfasserin aut J. Aguilar verfasserin aut Z. Ahmad verfasserin aut J. Ahmed verfasserin aut B. Aimard verfasserin aut B. Ali-Mohammadzadeh verfasserin aut T. 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As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Astrophysics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Nuclear and particle physics. Atomic energy. Radioactivity</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">B. Abi</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">R. Acciarri</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">M. A. Acero</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">M. R. 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Behera C. Beigbeder L. Bellantoni G. Bellettini V. Bellini O. Beltramello N. Benekos C. Benitez Montiel F. Bento Neves J. Berger S. Berkman P. Bernardini R. M. Berner A. Bersani S. Bertolucci M. Betancourt A. Betancur Rodríguez A. Bevan Y. Bezawada T. S. Bezerra A. Bhardwaj V. Bhatnagar M. Bhattacharjee D. Bhattarai S. Bhuller B. Bhuyan S. Biagi J. Bian M. Biassoni K. Biery B. Bilki M. Bishai A. Bitadze A. Blake F. Blaszczyk G. Blazey E. Blucher J. Boissevain S. Bolognesi T. Bolton L. Bomben M. Bonesini M. Bongrand C. Bonilla-Diaz F. Bonini A. Booth F. Boran S. Bordoni A. Borkum N. Bostan P. Bour C. Bourgeois D. Boyden J. Bracinik D. Braga D. Brailsford A. Branca A. Brandt J. Bremer D. Breton C. Brew S. J. Brice C. Brizzolari C. Bromberg J. Brooke A. Bross G. Brunetti M. Brunetti N. Buchanan H. Budd I. Butorov I. Cagnoli T. Cai D. Caiulo R. Calabrese P. Calafiura J. Calcutt M. Calin S. Calvez E. Calvo A. Caminata M. Campanelli D. Caratelli D. Carber J. Carceller G. Carini B. Carlus M. F. Carneiro P. Carniti I. Caro Terrazas H. Carranza T. Carroll J. F. Castaño Forero A. Castillo C. Castromonte E. Catano-Mur C. Cattadori F. Cavalier G. Cavallaro F. Cavanna S. Centro G. Cerati A. Cervelli A. Cervera Villanueva M. Chalifour A. Chappell E. Chardonnet N. Charitonidis A. Chatterjee S. Chattopadhyay M. Chavarry Neyra H. Chen M. Chen Y. Chen Z. Chen Z. Chen-Wishart Y. Cheon D. Cherdack C. Chi S. Childress R. Chirco A. Chiriacescu G. Chisnall K. Cho S. Choate D. Chokheli P. S. Chong A. Christensen D. Christian G. Christodoulou A. Chukanov M. Chung E. Church V. Cicero P. Clarke G. Cline T. E. Coan A. G. Cocco J. Coelho N. Colton E. Conley R. Conley J. Conrad M. Convery S. Copello P. Cova L. Cremaldi L. Cremonesi J. I. Crespo-Anadón M. Crisler E. Cristaldo J. Crnkovic R. Cross A. Cudd C. Cuesta Y. Cui D. Cussans O. Dalager H. Da Motta L. Da Silva Peres C. David Q. David G. S. Davies S. Davini J. Dawson K. De S. De P. Debbins I. De Bonis M. Decowski A. De Gouvea P. C. De Holanda I. L. De Icaza Astiz A. Deisting P. De Jong A. Delbart D. Delepine M. Delgado A. Dell’Acqua N. Delmonte P. De Lurgio J. R. De Mello Neto D. M. DeMuth S. Dennis C. Densham G. W. Deptuch A. De Roeck V. De Romeri G. De Souza R. Devi R. Dharmapalan M. Dias F. Diaz J. Diaz S. Di Domizio L. Di Giulio P. Ding L. Di Noto G. Dirkx C. Distefano R. Diurba M. Diwan Z. Djurcic D. Doering S. Dolan F. Dolek M. Dolinski L. Domine Y. Donon D. Douglas D. Douillet A. Dragone G. Drake F. Drielsma L. Duarte D. Duchesneau K. Duffy P. Dunne B. Dutta H. Duyang O. Dvornikov D. Dwyer A. Dyshkant M. Eads A. Earle D. Edmunds J. Eisch L. Emberger S. Emery P. Englezos A. Ereditato T. Erjavec C. Escobar G. Eurin J. J. Evans E. Ewart A. C. Ezeribe K. Fahey A. Falcone M. Fani’ C. Farnese Y. Farzan D. Fedoseev J. Felix Y. Feng E. Fernandez-Martinez P. Fernandez Menendez M. Fernandez Morales F. Ferraro L. Fields P. Filip F. Filthaut M. Fiorini V. Fischer R. S. Fitzpatrick W. Flanagan B. Fleming R. Flight S. Fogarty W. Foreman J. Fowler W. Fox J. Franc K. Francis D. Franco J. Freeman J. Freestone J. Fried A. Friedland F. Fuentes Robayo S. Fuess I. K. Furic K. Furman A. P. Furmanski A. Gabrielli A. Gago H. Gallagher A. Gallas A. Gallego-Ros N. Gallice V. Galymov E. Gamberini T. Gamble F. Ganacim R. Gandhi R. Gandrajula F. Gao S. Gao D. Garcia-Gamez M. Á. García-Peris S. Gardiner D. Gastler J. Gauvreau G. Ge N. Geffroy B. Gelli A. Gendotti S. Gent Z. Ghorbani-Moghaddam P. Giammaria T. Giammaria N. Giangiacomi D. Gibin I. Gil-Botella S. Gilligan C. Girerd A. Giri D. Gnani O. Gogota M. Gold S. Gollapinni K. Gollwitzer R. A. Gomes L. Gomez Bermeo L. S. Gomez Fajardo F. Gonnella D. Gonzalez-Diaz M. Gonzalez-Lopez M. C. Goodman O. Goodwin S. Goswami C. Gotti E. Goudzovski C. Grace R. Gran E. Granados P. Granger A. Grant C. Grant D. Gratieri P. Green L. Greenler J. Greer J. Grenard C. Griffith M. Groh J. Grudzinski K. Grzelak W. Gu E. Guardincerri V. Guarino M. Guarise R. Guenette E. Guerard M. Guerzoni D. Guffanti A. Guglielmi B. Guo A. Gupta V. Gupta K. Guthikonda R. Gutierrez P. Guzowski M. M. Guzzo S. Gwon C. Ha K. Haaf A. Habig H. Hadavand R. Haenni A. Hahn J. Haiston P. Hamacher-Baumann T. Hamernik P. Hamilton J. Han D. A. Harris J. Hartnell T. Hartnett J. Harton T. Hasegawa C. Hasnip R. Hatcher K. W. Hatfield A. Hatzikoutelis C. Hayes K. Hayrapetyan J. Hays E. Hazen M. He A. Heavey K. M. Heeger J. Heise S. Henry M. Hernandez Morquecho K. Herner J. Hewes C. Hilgenberg T. Hill S. J. Hillier A. Himmel E. Hinkle L. R. Hirsch J. Ho J. Hoff A. Holin E. Hoppe G. A. Horton-Smith M. Hostert A. Hourlier B. Howard R. Howell J. Hoyos I. Hristova M. S. Hronek J. Huang Z. Hulcher G. Iles N. Ilic A. M. Iliescu R. Illingworth G. Ingratta A. Ioannisian B. Irwin L. Isenhower R. Itay C. M. Jackson V. Jain E. James W. Jang B. Jargowsky F. Jediny D. Jena Y. Jeong C. Jesús-Valls X. Ji L. Jiang S. Jiménez A. Jipa R. Johnson W. Johnson N. Johnston B. Jones S. Jones M. Judah C. Jung T. Junk Y. Jwa M. Kabirnezhad A. Kaboth I. Kadenko I. Kakorin A. Kalitkina D. Kalra F. Kamiya N. Kaneshige D. M. Kaplan G. Karagiorgi G. Karaman A. Karcher M. Karolak Y. Karyotakis S. Kasai S. P. Kasetti L. Kashur N. Kazaryan E. Kearns P. Keener K. J. Kelly E. Kemp O. Kemularia W. Ketchum S. H. Kettell M. Khabibullin A. Khotjantsev A. Khvedelidze D. Kim B. King B. Kirby M. Kirby J. Klein A. Klustova T. Kobilarcik K. Koehler L. W. Koerner D. H. Koh S. Kohn P. P. Koller L. Kolupaeva D. Korablev M. Kordosky T. Kosc U. Kose V. Kostelecky K. Kothekar R. Kralik L. Kreczko F. Krennrich I. Kreslo W. Kropp T. Kroupova S. Kubota Y. Kudenko V. A. Kudryavtsev S. Kulagin J. Kumar P. Kumar P. Kunze N. Kurita C. Kuruppu V. Kus T. Kutter J. Kvasnicka D. Kwak A. Lambert B. Land C. E. Lane K. Lang T. Langford M. Langstaff J. Larkin P. Lasorak D. Last A. Laundrie G. Laurenti A. Lawrence I. Lazanu R. LaZur M. Lazzaroni T. Le S. Leardini J. Learned P. LeBrun T. LeCompte C. Lee S. Lee G. Lehmann Miotto R. Lehnert M. Leigui de Oliveira M. Leitner L. M. Lepin S. Li Y. Li H. Liao C. Lin Q. Lin S. Lin R. A. Lineros J. Ling A. Lister B. R. Littlejohn J. Liu Y. Liu S. Lockwitz T. Loew M. Lokajicek I. Lomidze K. Long T. Lord J. LoSecco W. C. Louis X. Lu K. Luk B. Lunday X. Luo E. Luppi T. Lux V. P. Luzio J. Maalmi D. MacFarlane A. Machado P. Machado C. Macias J. Macier A. Maddalena A. Madera P. Madigan S. Magill K. Mahn A. Maio A. Major J. A. Maloney G. Mandrioli R. C. Mandujano J. C. Maneira L. Manenti S. Manly A. Mann K. Manolopoulos M. Manrique Plata V. N. Manyam L. Manzanillas M. Marchan A. Marchionni W. Marciano D. Marfatia C. Mariani J. Maricic R. Marie F. Marinho A. D. Marino D. Marsden M. Marshak C. Marshall J. Marshall J. Marteau J. Martin-Albo N. Martinez D. A. Martinez Caicedo P. Martínez Miravé S. Martynenko V. Mascagna K. Mason A. Mastbaum F. Matichard S. Matsuno J. Matthews C. Mauger N. Mauri K. Mavrokoridis I. Mawby R. Mazza A. Mazzacane E. Mazzucato T. McAskill E. McCluskey N. McConkey K. S. McFarland C. McGrew A. McNab A. Mefodiev P. Mehta P. Melas O. Mena H. Mendez P. Mendez D. P. Méndez A. Menegolli G. Meng M. Messier W. Metcalf T. Mettler M. Mewes H. Meyer T. Miao G. Michna T. Miedema V. Mikola R. Milincic G. Miller W. Miller J. Mills O. Mineev A. Minotti O. G. Miranda S. Miryala C. Mishra S. Mishra A. Mislivec M. Mitchell D. Mladenov I. Mocioiu K. Moffat N. Moggi R. Mohanta T. A. Mohayai N. Mokhov J. A. Molina L. Molina Bueno E. Montagna A. Montanari C. Montanari D. Montanari L. M. Montano Zetina S. Moon M. Mooney A. F. Moor D. Moreno D. Moretti C. Morris C. Mossey M. Mote E. Motuk C. A. Moura J. Mousseau G. Mouster W. Mu L. Mualem J. Mueller M. Muether S. Mufson F. Muheim A. Muir M. Mulhearn D. Munford H. Muramatsu S. Murphy J. Musser J. Nachtman S. Nagu M. Nalbandyan R. Nandakumar D. Naples S. Narita A. Nath A. Navrer-Agasson N. Nayak M. Nebot-Guinot K. Negishi J. K. Nelson J. Nesbit M. Nessi D. Newbold M. Newcomer H. Newton R. Nichol F. Nicolas-Arnaldos A. Nikolica E. Niner K. Nishimura A. Norman A. Norrick R. Northrop P. Novella J. A. Nowak M. Oberling J. Ochoa-Ricoux A. Olivier A. Olshevskiy Y. Onel Y. Onishchuk J. Ott L. Pagani G. Palacio O. Palamara S. Palestini J. M. Paley M. Pallavicini C. Palomares W. Panduro Vazquez E. Pantic V. Paolone V. Papadimitriou R. Papaleo A. Papanestis S. Paramesvaran S. Parke E. Parozzi Z. Parsa M. Parvu S. Pascoli L. Pasqualini J. Pasternak J. Pater C. Patrick L. Patrizii R. B. Patterson S. Patton T. Patzak A. Paudel B. Paulos L. Paulucci Z. Pavlovic G. Pawloski D. Payne V. Pec S. J. Peeters A. Pena Perez E. Pennacchio A. Penzo O. L. Peres J. Perry D. Pershey G. Pessina G. Petrillo C. Petta R. Petti V. Pia F. Piastra L. Pickering F. Pietropaolo V. L. Pimentel G. Pinaroli K. Plows R. Plunkett R. Poling F. Pompa X. Pons N. Poonthottathil F. Poppi S. Pordes J. Porter M. Potekhin R. Potenza B. V. Potukuchi J. Pozimski M. Pozzato S. Prakash T. Prakash M. Prest S. Prince F. Psihas D. Pugnere X. Qian J. Raaf V. Radeka J. Rademacker B. Radics A. Rafique E. Raguzin M. Rai M. Rajaoalisoa I. Rakhno A. Rakotonandrasana L. Rakotondravohitra R. Rameika M. Ramirez Delgado B. Ramson A. Rappoldi G. Raselli P. Ratoff S. Raut R. Razakamiandra E. Rea J. Real B. Rebel R. Rechenmacher M. Reggiani-Guzzo J. Reichenbacher S. D. Reitzner H. Rejeb Sfar A. Renshaw S. Rescia F. Resnati A. Reynolds M. Ribas S. Riboldi C. Riccio G. Riccobene L. C. Rice J. Ricol A. Rigamonti Y. Rigaut E. V. Rincón H. Ritchie-Yates D. Rivera A. Robert L. Rochester M. Roda P. Rodrigues M. J. Rodriguez Alonso E. Rodriguez Bonilla J. Rodriguez Rondon S. Rosauro-Alcaraz M. Rosenberg P. Rosier B. Roskovec M. Rossella M. Rossi J. Rout P. Roy A. Rubbia C. Rubbia B. Russell D. Ruterbories A. Rybnikov A. Saa-Hernandez R. Saakyan S. Sacerdoti T. Safford N. Sahu P. Sala N. Samios O. Samoylov M. Sanchez V. Sandberg D. A. Sanders D. Sankey S. Santana M. Santos-Maldonado N. Saoulidou P. Sapienza C. Sarasty I. Sarcevic G. Savage V. Savinov A. Scaramelli A. Scarff A. Scarpelli T. Schefke H. Schellman S. Schifano P. Schlabach D. Schmitz A. W. Schneider K. Scholberg A. Schukraft E. Segreto A. Selyunin C. R. Senise J. Sensenig A. Sergi D. Sgalaberna M. Shaevitz S. Shafaq F. Shaker M. Shamma R. Sharankova H. R. Sharma R. Sharma R. K. Sharma T. Shaw K. Shchablo C. Shepherd-Themistocleous A. Sheshukov S. Shin I. Shoemaker D. Shooltz R. Shrock H. Siegel L. Simard J. Sinclair G. Sinev J. Singh L. Singh P. Singh V. Singh R. Sipos F. Sippach G. Sirri A. Sitraka K. Siyeon K. Skarpaas A. Smith E. Smith P. Smith J. Smolik M. Smy E. Snider P. Snopok D. Snowden-Ifft M. Soares Nunes H. Sobel M. Soderberg S. Sokolov C. J. Solano Salinas S. Söldner-Rembold S. Soleti N. Solomey V. Solovov W. E. Sondheim M. Sorel A. Sotnikov J. Soto-Oton F. Soto Ugaldi A. Sousa K. Soustruznik F. Spagliardi M. Spanu J. Spitz N. J. C. Spooner K. Spurgeon M. Stancari L. Stanco C. Stanford D. Stefan R. Stein H. Steiner A. F. Steklain Lisbôa J. Stewart B. Stillwell J. Stock F. Stocker T. Stokes M. Strait T. Strauss L. Strigari A. Stuart J. G. Suarez J. Suárez Sunción R. Sulej H. Sullivan D. Summers A. Surdo V. Susic L. Suter C. Sutera R. Svoboda B. Szczerbinska A. M. Szelc H. Tanaka S. Tang A. Tapia B. Tapia Oregui A. Tapper S. Tariq E. Tarpara N. Tata E. Tatar R. Tayloe A. Teklu P. Tennessen M. Tenti K. Terao C. A. Ternes F. Terranova G. Testera T. Thakore A. Thea J. L. Thompson C. Thorn S. Timm V. Tishchenko L. Tomassetti A. Tonazzo D. Torbunov M. Torti M. Tortola F. Tortorici N. Tosi D. Totani M. Toups C. Touramanis R. Travaglini J. Trevor S. Trilov W. H. Trzaska Y. Tsai Z. Tsamalaidze K. Tsang N. Tsverava S. Tufanli C. Tull E. Tyley M. Tzanov L. Uboldi M. A. Uchida J. Urheim T. Usher S. Uzunyan M. R. Vagins P. Vahle S. Valder G. A. Valdiviesso E. Valencia R. Valentim Z. Vallari E. Vallazza J. W. Valle S. Vallecorsa R. Van Berg R. G. Van de Water D. Vanegas Forero D. Vannerom F. Varanini D. Vargas G. Varner J. Vasel S. Vasina G. Vasseur N. Vaughan K. Vaziri S. Ventura A. Verdugo S. Vergani M. A. Vermeulen M. Verzocchi M. Vicenzi H. Vieira de Souza C. Vignoli C. Vilela B. Viren T. Vrba T. Wachala A. V. Waldron M. Wallbank C. Wallis H. Wang J. Wang L. Wang M. H. Wang X. Wang Y. Wang K. Warburton D. Warner M. Wascko D. Waters A. Watson K. Wawrowska P. Weatherly A. Weber M. Weber H. Wei A. Weinstein D. Wenman M. Wetstein A. White L. H. Whitehead D. Whittington M. J. Wilking A. Wilkinson C. Wilkinson Z. Williams F. Wilson R. J. Wilson W. Wisniewski J. Wolcott T. Wongjirad A. Wood K. Wood E. Worcester M. Worcester K. Wresilo C. Wret W. Wu Y. Xiao F. Xie B. Yaeggy E. Yandel G. Yang K. Yang T. Yang A. Yankelevich N. Yershov K. Yonehara Y. Yoon T. Young B. Yu H. Yu J. Yu Y. Yu W. Yuan R. Zaki J. Zalesak L. Zambelli B. Zamorano A. Zani L. Zazueta G. Zeller J. Zennamo K. Zeug C. Zhang S. Zhang Y. Zhang M. Zhao E. Zhivun G. Zhu E. D. Zimmerman S. Zucchelli J. Zuklin V. Zutshi R. Zwaska
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abstract	Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
abstractGer	Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
abstract_unstemmed	Abstract Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
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Beigbeder L. Bellantoni G. Bellettini V. Bellini O. Beltramello N. Benekos C. Benitez Montiel F. Bento Neves J. Berger S. Berkman P. Bernardini R. M. Berner A. Bersani S. Bertolucci M. Betancourt A. Betancur Rodríguez A. Bevan Y. Bezawada T. S. Bezerra A. Bhardwaj V. Bhatnagar M. Bhattacharjee D. Bhattarai S. Bhuller B. Bhuyan S. Biagi J. Bian M. Biassoni K. Biery B. Bilki M. Bishai A. Bitadze A. Blake F. Blaszczyk G. Blazey E. Blucher J. Boissevain S. Bolognesi T. Bolton L. Bomben M. Bonesini M. Bongrand C. Bonilla-Diaz F. Bonini A. Booth F. Boran S. Bordoni A. Borkum N. Bostan P. Bour C. Bourgeois D. Boyden J. Bracinik D. Braga D. Brailsford A. Branca A. Brandt J. Bremer D. Breton C. Brew S. J. Brice C. Brizzolari C. Bromberg J. Brooke A. Bross G. Brunetti M. Brunetti N. Buchanan H. Budd I. Butorov I. Cagnoli T. Cai D. Caiulo R. Calabrese P. Calafiura J. Calcutt M. Calin S. Calvez E. Calvo A. Caminata M. Campanelli D. Caratelli D. Carber J. Carceller G. Carini B. Carlus M. F. Carneiro P. Carniti I. Caro Terrazas H. Carranza T. Carroll J. F. Castaño Forero A. Castillo C. Castromonte E. Catano-Mur C. Cattadori F. Cavalier G. Cavallaro F. Cavanna S. Centro G. Cerati A. Cervelli A. Cervera Villanueva M. Chalifour A. Chappell E. Chardonnet N. Charitonidis A. Chatterjee S. Chattopadhyay M. Chavarry Neyra H. Chen M. Chen Y. Chen Z. Chen Z. Chen-Wishart Y. Cheon D. Cherdack C. Chi S. Childress R. Chirco A. Chiriacescu G. Chisnall K. Cho S. Choate D. Chokheli P. S. Chong A. Christensen D. Christian G. Christodoulou A. Chukanov M. Chung E. Church V. Cicero P. Clarke G. Cline T. E. Coan A. G. Cocco J. Coelho N. Colton E. Conley R. Conley J. Conrad M. Convery S. Copello P. Cova L. Cremaldi L. Cremonesi J. I. Crespo-Anadón M. Crisler E. Cristaldo J. Crnkovic R. Cross A. Cudd C. Cuesta Y. Cui D. Cussans O. Dalager H. Da Motta L. Da Silva Peres C. David Q. David G. S. Davies S. Davini J. Dawson K. De S. De P. Debbins I. De Bonis M. Decowski A. De Gouvea P. C. De Holanda I. L. De Icaza Astiz A. Deisting P. De Jong A. Delbart D. Delepine M. Delgado A. Dell’Acqua N. Delmonte P. De Lurgio J. R. De Mello Neto D. M. DeMuth S. Dennis C. Densham G. W. Deptuch A. De Roeck V. De Romeri G. De Souza R. Devi R. Dharmapalan M. Dias F. Diaz J. Diaz S. Di Domizio L. Di Giulio P. Ding L. Di Noto G. Dirkx C. Distefano R. Diurba M. Diwan Z. Djurcic D. Doering S. Dolan F. Dolek M. Dolinski L. Domine Y. Donon D. Douglas D. Douillet A. Dragone G. Drake F. Drielsma L. Duarte D. Duchesneau K. Duffy P. Dunne B. Dutta H. Duyang O. Dvornikov D. Dwyer A. Dyshkant M. Eads A. Earle D. Edmunds J. Eisch L. Emberger S. Emery P. Englezos A. Ereditato T. Erjavec C. Escobar G. Eurin J. J. Evans E. Ewart A. C. Ezeribe K. Fahey A. Falcone M. Fani’ C. Farnese Y. Farzan D. Fedoseev J. Felix Y. Feng E. Fernandez-Martinez P. Fernandez Menendez M. Fernandez Morales F. Ferraro L. Fields P. Filip F. Filthaut M. Fiorini V. Fischer R. S. Fitzpatrick W. Flanagan B. Fleming R. Flight S. Fogarty W. Foreman J. Fowler W. Fox J. Franc K. Francis D. Franco J. Freeman J. Freestone J. Fried A. Friedland F. Fuentes Robayo S. Fuess I. K. Furic K. Furman A. P. Furmanski A. Gabrielli A. Gago H. Gallagher A. Gallas A. Gallego-Ros N. Gallice V. Galymov E. Gamberini T. Gamble F. Ganacim R. Gandhi R. Gandrajula F. Gao S. Gao D. Garcia-Gamez M. Á. García-Peris S. Gardiner D. Gastler J. Gauvreau G. Ge N. Geffroy B. Gelli A. Gendotti S. Gent Z. Ghorbani-Moghaddam P. Giammaria T. Giammaria N. Giangiacomi D. Gibin I. Gil-Botella S. Gilligan C. Girerd A. Giri D. Gnani O. Gogota M. Gold S. Gollapinni K. Gollwitzer R. A. Gomes L. Gomez Bermeo L. S. Gomez Fajardo F. Gonnella D. Gonzalez-Diaz M. Gonzalez-Lopez M. C. Goodman O. Goodwin S. Goswami C. Gotti E. Goudzovski C. Grace R. Gran E. Granados P. Granger A. Grant C. Grant D. Gratieri P. Green L. Greenler J. Greer J. Grenard C. Griffith M. Groh J. Grudzinski K. Grzelak W. Gu E. Guardincerri V. Guarino M. Guarise R. Guenette E. Guerard M. Guerzoni D. Guffanti A. Guglielmi B. Guo A. Gupta V. Gupta K. Guthikonda R. Gutierrez P. Guzowski M. M. Guzzo S. Gwon C. Ha K. Haaf A. Habig H. Hadavand R. Haenni A. Hahn J. Haiston P. Hamacher-Baumann T. Hamernik P. Hamilton J. Han D. A. Harris J. Hartnell T. Hartnett J. Harton T. Hasegawa C. Hasnip R. Hatcher K. W. Hatfield A. Hatzikoutelis C. Hayes K. Hayrapetyan J. Hays E. Hazen M. He A. Heavey K. M. Heeger J. Heise S. Henry M. Hernandez Morquecho K. Herner J. Hewes C. Hilgenberg T. Hill S. J. Hillier A. Himmel E. Hinkle L. R. Hirsch J. Ho J. Hoff A. Holin E. Hoppe G. A. Horton-Smith M. Hostert A. Hourlier B. Howard R. Howell J. Hoyos I. Hristova M. S. Hronek J. Huang Z. Hulcher G. Iles N. Ilic A. M. Iliescu R. Illingworth G. Ingratta A. Ioannisian B. Irwin L. Isenhower R. Itay C. M. Jackson V. Jain E. James W. Jang B. Jargowsky F. Jediny D. Jena Y. Jeong C. Jesús-Valls X. Ji L. Jiang S. Jiménez A. Jipa R. Johnson W. Johnson N. Johnston B. Jones S. Jones M. Judah C. Jung T. Junk Y. Jwa M. Kabirnezhad A. Kaboth I. Kadenko I. Kakorin A. Kalitkina D. Kalra F. Kamiya N. Kaneshige D. M. Kaplan G. Karagiorgi G. Karaman A. Karcher M. Karolak Y. Karyotakis S. Kasai S. P. Kasetti L. Kashur N. Kazaryan E. Kearns P. Keener K. J. Kelly E. Kemp O. Kemularia W. Ketchum S. H. Kettell M. Khabibullin A. Khotjantsev A. Khvedelidze D. Kim B. King B. Kirby M. Kirby J. Klein A. Klustova T. Kobilarcik K. Koehler L. W. Koerner D. H. Koh S. Kohn P. P. Koller L. Kolupaeva D. Korablev M. Kordosky T. Kosc U. Kose V. Kostelecky K. Kothekar R. Kralik L. Kreczko F. Krennrich I. Kreslo W. Kropp T. Kroupova S. Kubota Y. Kudenko V. A. Kudryavtsev S. Kulagin J. Kumar P. Kumar P. Kunze N. Kurita C. Kuruppu V. Kus T. Kutter J. Kvasnicka D. Kwak A. Lambert B. Land C. E. Lane K. Lang T. Langford M. Langstaff J. Larkin P. Lasorak D. Last A. Laundrie G. Laurenti A. Lawrence I. Lazanu R. LaZur M. Lazzaroni T. Le S. Leardini J. Learned P. LeBrun T. LeCompte C. Lee S. Lee G. Lehmann Miotto R. Lehnert M. Leigui de Oliveira M. Leitner L. M. Lepin S. Li Y. Li H. Liao C. Lin Q. Lin S. Lin R. A. Lineros J. Ling A. Lister B. R. Littlejohn J. Liu Y. Liu S. Lockwitz T. Loew M. Lokajicek I. Lomidze K. Long T. Lord J. LoSecco W. C. Louis X. Lu K. Luk B. Lunday X. Luo E. Luppi T. Lux V. P. Luzio J. Maalmi D. MacFarlane A. Machado P. Machado C. Macias J. Macier A. Maddalena A. Madera P. Madigan S. Magill K. Mahn A. Maio A. Major J. A. Maloney G. Mandrioli R. C. Mandujano J. C. Maneira L. Manenti S. Manly A. Mann K. Manolopoulos M. Manrique Plata V. N. Manyam L. Manzanillas M. Marchan A. Marchionni W. Marciano D. Marfatia C. Mariani J. Maricic R. Marie F. Marinho A. D. Marino D. Marsden M. Marshak C. Marshall J. Marshall J. Marteau J. Martin-Albo N. Martinez D. A. Martinez Caicedo P. Martínez Miravé S. Martynenko V. Mascagna K. Mason A. Mastbaum F. Matichard S. Matsuno J. Matthews C. Mauger N. Mauri K. Mavrokoridis I. Mawby R. Mazza A. Mazzacane E. Mazzucato T. McAskill E. McCluskey N. McConkey K. S. McFarland C. McGrew A. McNab A. Mefodiev P. Mehta P. Melas O. Mena H. Mendez P. Mendez D. P. Méndez A. Menegolli G. Meng M. Messier W. Metcalf T. Mettler M. Mewes H. Meyer T. Miao G. Michna T. Miedema V. Mikola R. Milincic G. Miller W. Miller J. Mills O. Mineev A. Minotti O. G. Miranda S. Miryala C. Mishra S. Mishra A. Mislivec M. Mitchell D. Mladenov I. Mocioiu K. Moffat N. Moggi R. Mohanta T. A. Mohayai N. Mokhov J. A. Molina L. Molina Bueno E. Montagna A. Montanari C. Montanari D. Montanari L. M. Montano Zetina S. Moon M. Mooney A. F. Moor D. Moreno D. Moretti C. Morris C. Mossey M. Mote E. Motuk C. A. Moura J. Mousseau G. Mouster W. Mu L. Mualem J. Mueller M. Muether S. Mufson F. Muheim A. Muir M. Mulhearn D. Munford H. Muramatsu S. Murphy J. Musser J. Nachtman S. Nagu M. Nalbandyan R. Nandakumar D. Naples S. Narita A. Nath A. Navrer-Agasson N. Nayak M. Nebot-Guinot K. Negishi J. K. Nelson J. Nesbit M. Nessi D. Newbold M. Newcomer H. Newton R. Nichol F. Nicolas-Arnaldos A. Nikolica E. Niner K. Nishimura A. Norman A. Norrick R. Northrop P. Novella J. A. Nowak M. Oberling J. Ochoa-Ricoux A. Olivier A. Olshevskiy Y. Onel Y. Onishchuk J. Ott L. Pagani G. Palacio O. Palamara S. Palestini J. M. Paley M. Pallavicini C. Palomares W. Panduro Vazquez E. Pantic V. Paolone V. Papadimitriou R. Papaleo A. Papanestis S. Paramesvaran S. Parke E. Parozzi Z. Parsa M. Parvu S. Pascoli L. Pasqualini J. Pasternak J. Pater C. Patrick L. Patrizii R. B. Patterson S. Patton T. Patzak A. Paudel B. Paulos L. Paulucci Z. Pavlovic G. Pawloski D. Payne V. Pec S. J. Peeters A. Pena Perez E. Pennacchio A. Penzo O. L. Peres J. Perry D. Pershey G. Pessina G. Petrillo C. Petta R. Petti V. Pia F. Piastra L. Pickering F. Pietropaolo V. L. Pimentel G. Pinaroli K. Plows R. Plunkett R. Poling F. Pompa X. Pons N. Poonthottathil F. Poppi S. Pordes J. Porter M. Potekhin R. Potenza B. V. Potukuchi J. Pozimski M. Pozzato S. Prakash T. Prakash M. Prest S. Prince F. Psihas D. Pugnere X. Qian J. Raaf V. Radeka J. Rademacker B. Radics A. Rafique E. Raguzin M. Rai M. Rajaoalisoa I. Rakhno A. Rakotonandrasana L. Rakotondravohitra R. Rameika M. Ramirez Delgado B. Ramson A. Rappoldi G. Raselli P. Ratoff S. Raut R. Razakamiandra E. Rea J. Real B. Rebel R. Rechenmacher M. Reggiani-Guzzo J. Reichenbacher S. D. Reitzner H. Rejeb Sfar A. Renshaw S. Rescia F. Resnati A. Reynolds M. Ribas S. Riboldi C. Riccio G. Riccobene L. C. Rice J. Ricol A. Rigamonti Y. Rigaut E. V. Rincón H. Ritchie-Yates D. Rivera A. Robert L. Rochester M. Roda P. Rodrigues M. J. Rodriguez Alonso E. Rodriguez Bonilla J. Rodriguez Rondon S. Rosauro-Alcaraz M. Rosenberg P. Rosier B. Roskovec M. Rossella M. Rossi J. Rout P. Roy A. Rubbia C. Rubbia B. Russell D. Ruterbories A. Rybnikov A. Saa-Hernandez R. Saakyan S. Sacerdoti T. Safford N. Sahu P. Sala N. Samios O. Samoylov M. Sanchez V. Sandberg D. A. Sanders D. Sankey S. Santana M. Santos-Maldonado N. Saoulidou P. Sapienza C. Sarasty I. Sarcevic G. Savage V. Savinov A. Scaramelli A. Scarff A. Scarpelli T. Schefke H. Schellman S. Schifano P. Schlabach D. Schmitz A. W. Schneider K. Scholberg A. Schukraft E. Segreto A. Selyunin C. R. Senise J. Sensenig A. Sergi D. Sgalaberna M. Shaevitz S. Shafaq F. Shaker M. Shamma R. Sharankova H. R. Sharma R. Sharma R. K. Sharma T. Shaw K. Shchablo C. Shepherd-Themistocleous A. Sheshukov S. Shin I. Shoemaker D. Shooltz R. Shrock H. Siegel L. Simard J. Sinclair G. Sinev J. Singh L. Singh P. Singh V. Singh R. Sipos F. Sippach G. Sirri A. Sitraka K. Siyeon K. Skarpaas A. Smith E. Smith P. Smith J. Smolik M. Smy E. Snider P. Snopok D. Snowden-Ifft M. Soares Nunes H. Sobel M. Soderberg S. Sokolov C. J. Solano Salinas S. Söldner-Rembold S. Soleti N. Solomey V. Solovov W. E. Sondheim M. Sorel A. Sotnikov J. Soto-Oton F. Soto Ugaldi A. Sousa K. Soustruznik F. Spagliardi M. Spanu J. Spitz N. J. C. Spooner K. Spurgeon M. Stancari L. Stanco C. Stanford D. Stefan R. Stein H. Steiner A. F. Steklain Lisbôa J. Stewart B. Stillwell J. Stock F. Stocker T. Stokes M. Strait T. Strauss L. Strigari A. Stuart J. G. Suarez J. Suárez Sunción R. Sulej H. Sullivan D. Summers A. Surdo V. Susic L. Suter C. Sutera R. Svoboda B. Szczerbinska A. M. Szelc H. Tanaka S. Tang A. Tapia B. Tapia Oregui A. Tapper S. Tariq E. Tarpara N. Tata E. Tatar R. Tayloe A. Teklu P. Tennessen M. Tenti K. Terao C. A. Ternes F. Terranova G. Testera T. Thakore A. Thea J. L. Thompson C. Thorn S. Timm V. Tishchenko L. Tomassetti A. Tonazzo D. Torbunov M. Torti M. Tortola F. Tortorici N. Tosi D. Totani M. Toups C. Touramanis R. Travaglini J. Trevor S. Trilov W. H. Trzaska Y. Tsai Z. Tsamalaidze K. Tsang N. Tsverava S. Tufanli C. Tull E. Tyley M. Tzanov L. Uboldi M. A. Uchida J. Urheim T. Usher S. Uzunyan M. R. Vagins P. Vahle S. Valder G. A. Valdiviesso E. Valencia R. Valentim Z. Vallari E. Vallazza J. W. Valle S. Vallecorsa R. Van Berg R. G. Van de Water D. Vanegas Forero D. Vannerom F. Varanini D. Vargas G. Varner J. Vasel S. Vasina G. Vasseur N. Vaughan K. Vaziri S. Ventura A. Verdugo S. Vergani M. A. Vermeulen M. Verzocchi M. Vicenzi H. Vieira de Souza C. Vignoli C. Vilela B. Viren T. Vrba T. Wachala A. V. Waldron M. Wallbank C. Wallis H. Wang J. Wang L. Wang M. H. Wang X. Wang Y. Wang K. Warburton D. Warner M. Wascko D. Waters A. Watson K. Wawrowska P. Weatherly A. Weber M. Weber H. Wei A. Weinstein D. Wenman M. Wetstein A. White L. H. Whitehead D. Whittington M. J. Wilking A. Wilkinson C. Wilkinson Z. Williams F. Wilson R. J. Wilson W. Wisniewski J. Wolcott T. Wongjirad A. Wood K. Wood E. Worcester M. Worcester K. Wresilo C. Wret W. Wu Y. Xiao F. Xie B. Yaeggy E. Yandel G. Yang K. Yang T. Yang A. Yankelevich N. Yershov K. Yonehara Y. Yoon T. Young B. Yu H. Yu J. Yu Y. Yu W. Yuan R. Zaki J. Zalesak L. Zambelli B. Zamorano A. Zani L. Zazueta G. Zeller J. Zennamo K. Zeug C. Zhang S. Zhang Y. Zhang M. Zhao E. Zhivun G. Zhu E. D. Zimmerman S. Zucchelli J. Zuklin V. Zutshi R. Zwaska
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Beigbeder L. Bellantoni G. Bellettini V. Bellini O. Beltramello N. Benekos C. Benitez Montiel F. Bento Neves J. Berger S. Berkman P. Bernardini R. M. Berner A. Bersani S. Bertolucci M. Betancourt A. Betancur Rodríguez A. Bevan Y. Bezawada T. S. Bezerra A. Bhardwaj V. Bhatnagar M. Bhattacharjee D. Bhattarai S. Bhuller B. Bhuyan S. Biagi J. Bian M. Biassoni K. Biery B. Bilki M. Bishai A. Bitadze A. Blake F. Blaszczyk G. Blazey E. Blucher J. Boissevain S. Bolognesi T. Bolton L. Bomben M. Bonesini M. Bongrand C. Bonilla-Diaz F. Bonini A. Booth F. Boran S. Bordoni A. Borkum N. Bostan P. Bour C. Bourgeois D. Boyden J. Bracinik D. Braga D. Brailsford A. Branca A. Brandt J. Bremer D. Breton C. Brew S. J. Brice C. Brizzolari C. Bromberg J. Brooke A. Bross G. Brunetti M. Brunetti N. Buchanan H. Budd I. Butorov I. Cagnoli T. Cai D. Caiulo R. Calabrese P. Calafiura J. Calcutt M. Calin S. Calvez E. Calvo A. Caminata M. Campanelli D. Caratelli D. Carber J. Carceller G. Carini B. Carlus M. F. Carneiro P. Carniti I. Caro Terrazas H. Carranza T. Carroll J. F. Castaño Forero A. Castillo C. Castromonte E. Catano-Mur C. Cattadori F. Cavalier G. Cavallaro F. Cavanna S. Centro G. Cerati A. Cervelli A. Cervera Villanueva M. Chalifour A. Chappell E. Chardonnet N. Charitonidis A. Chatterjee S. Chattopadhyay M. Chavarry Neyra H. Chen M. Chen Y. Chen Z. Chen Z. Chen-Wishart Y. Cheon D. Cherdack C. Chi S. Childress R. Chirco A. Chiriacescu G. Chisnall K. Cho S. Choate D. Chokheli P. S. Chong A. Christensen D. Christian G. Christodoulou A. Chukanov M. Chung E. Church V. Cicero P. Clarke G. Cline T. E. Coan A. G. Cocco J. Coelho N. Colton E. Conley R. Conley J. Conrad M. Convery S. Copello P. Cova L. Cremaldi L. Cremonesi J. I. Crespo-Anadón M. Crisler E. Cristaldo J. Crnkovic R. Cross A. Cudd C. Cuesta Y. Cui D. Cussans O. Dalager H. Da Motta L. Da Silva Peres C. David Q. David G. S. Davies S. Davini J. Dawson K. De S. De P. Debbins I. De Bonis M. Decowski A. De Gouvea P. C. De Holanda I. L. De Icaza Astiz A. Deisting P. De Jong A. Delbart D. Delepine M. Delgado A. Dell’Acqua N. Delmonte P. De Lurgio J. R. De Mello Neto D. M. DeMuth S. Dennis C. Densham G. W. Deptuch A. De Roeck V. De Romeri G. De Souza R. Devi R. Dharmapalan M. Dias F. Diaz J. Diaz S. Di Domizio L. Di Giulio P. Ding L. Di Noto G. Dirkx C. Distefano R. Diurba M. Diwan Z. Djurcic D. Doering S. Dolan F. Dolek M. Dolinski L. Domine Y. Donon D. Douglas D. Douillet A. Dragone G. Drake F. Drielsma L. Duarte D. Duchesneau K. Duffy P. Dunne B. Dutta H. Duyang O. Dvornikov D. Dwyer A. Dyshkant M. Eads A. Earle D. Edmunds J. Eisch L. Emberger S. Emery P. Englezos A. Ereditato T. Erjavec C. Escobar G. Eurin J. J. Evans E. Ewart A. C. Ezeribe K. Fahey A. Falcone M. Fani’ C. Farnese Y. Farzan D. Fedoseev J. Felix Y. Feng E. Fernandez-Martinez P. Fernandez Menendez M. Fernandez Morales F. Ferraro L. Fields P. Filip F. Filthaut M. Fiorini V. Fischer R. S. Fitzpatrick W. Flanagan B. Fleming R. Flight S. Fogarty W. Foreman J. Fowler W. Fox J. Franc K. Francis D. Franco J. Freeman J. Freestone J. Fried A. Friedland F. Fuentes Robayo S. Fuess I. K. Furic K. Furman A. P. Furmanski A. Gabrielli A. Gago H. Gallagher A. Gallas A. Gallego-Ros N. Gallice V. Galymov E. Gamberini T. Gamble F. Ganacim R. Gandhi R. Gandrajula F. Gao S. Gao D. Garcia-Gamez M. Á. García-Peris S. Gardiner D. Gastler J. Gauvreau G. Ge N. Geffroy B. Gelli A. Gendotti S. Gent Z. Ghorbani-Moghaddam P. Giammaria T. Giammaria N. Giangiacomi D. Gibin I. Gil-Botella S. Gilligan C. Girerd A. Giri D. Gnani O. Gogota M. Gold S. Gollapinni K. Gollwitzer R. A. Gomes L. Gomez Bermeo L. S. Gomez Fajardo F. Gonnella D. Gonzalez-Diaz M. Gonzalez-Lopez M. C. Goodman O. Goodwin S. Goswami C. Gotti E. Goudzovski C. Grace R. Gran E. Granados P. Granger A. Grant C. Grant D. Gratieri P. Green L. Greenler J. Greer J. Grenard C. Griffith M. Groh J. Grudzinski K. Grzelak W. Gu E. Guardincerri V. Guarino M. Guarise R. Guenette E. Guerard M. Guerzoni D. Guffanti A. Guglielmi B. Guo A. Gupta V. Gupta K. Guthikonda R. Gutierrez P. Guzowski M. M. Guzzo S. Gwon C. Ha K. Haaf A. Habig H. Hadavand R. Haenni A. Hahn J. Haiston P. Hamacher-Baumann T. Hamernik P. Hamilton J. Han D. A. Harris J. Hartnell T. Hartnett J. Harton T. Hasegawa C. Hasnip R. Hatcher K. W. Hatfield A. Hatzikoutelis C. Hayes K. Hayrapetyan J. Hays E. Hazen M. He A. Heavey K. M. Heeger J. Heise S. Henry M. Hernandez Morquecho K. Herner J. Hewes C. Hilgenberg T. Hill S. J. Hillier A. Himmel E. Hinkle L. R. Hirsch J. Ho J. Hoff A. Holin E. Hoppe G. A. Horton-Smith M. Hostert A. Hourlier B. Howard R. Howell J. Hoyos I. Hristova M. S. Hronek J. Huang Z. Hulcher G. Iles N. Ilic A. M. Iliescu R. Illingworth G. Ingratta A. Ioannisian B. Irwin L. Isenhower R. Itay C. M. Jackson V. Jain E. James W. Jang B. Jargowsky F. Jediny D. Jena Y. Jeong C. Jesús-Valls X. Ji L. Jiang S. Jiménez A. Jipa R. Johnson W. Johnson N. Johnston B. Jones S. Jones M. Judah C. Jung T. Junk Y. Jwa M. Kabirnezhad A. Kaboth I. Kadenko I. Kakorin A. Kalitkina D. Kalra F. Kamiya N. Kaneshige D. M. Kaplan G. Karagiorgi G. Karaman A. Karcher M. Karolak Y. Karyotakis S. Kasai S. P. Kasetti L. Kashur N. Kazaryan E. Kearns P. Keener K. J. Kelly E. Kemp O. Kemularia W. Ketchum S. H. Kettell M. Khabibullin A. Khotjantsev A. Khvedelidze D. Kim B. King B. Kirby M. Kirby J. Klein A. Klustova T. Kobilarcik K. Koehler L. W. Koerner D. H. Koh S. Kohn P. P. Koller L. Kolupaeva D. Korablev M. Kordosky T. Kosc U. Kose V. Kostelecky K. Kothekar R. Kralik L. Kreczko F. Krennrich I. Kreslo W. Kropp T. Kroupova S. Kubota Y. Kudenko V. A. Kudryavtsev S. Kulagin J. Kumar P. Kumar P. Kunze N. Kurita C. Kuruppu V. Kus T. Kutter J. Kvasnicka D. Kwak A. Lambert B. Land C. E. Lane K. Lang T. Langford M. Langstaff J. Larkin P. Lasorak D. Last A. Laundrie G. Laurenti A. Lawrence I. Lazanu R. LaZur M. Lazzaroni T. Le S. Leardini J. Learned P. LeBrun T. LeCompte C. Lee S. Lee G. Lehmann Miotto R. 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As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. 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