Author of the publication

GW170104: Observation of a 50-Solar-Mass Binary Black Hole Coalescence at Redshift 0.2

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , and . Phys. Rev. Lett., 118 (22): 221101 (June 2017)
DOI: 10.1103/PhysRevLett.118.221101

Please choose a person to relate this publication to

To differ between persons with the same name, the academic degree and the title of an important publication will be displayed. You can also use the button next to the name to display some publications already assigned to the person.

 

Other publications of authors with the same name

Denoising Gravitational Waves using Deep Learning with Recurrent Denoising Autoencoders., , , and . CoRR, (2017)Deep Transfer Learning: A new deep learning glitch classification method for advanced LIGO., , and . CoRR, (2017)Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, , , , , , , , , and 1001 other author(s). Phys. Rev. Lett., (February 2016)Physics-inspired deep learning to characterize the signal manifold of quasi-circular, spinning, non-precessing binary black hole mergers., , and . CoRR, (2020)A FAIR and AI-ready Higgs Boson Decay Dataset., , , , , , , , , and 3 other author(s). CoRR, (2021)Inference-optimized AI and high performance computing for gravitational wave detection at scale., , , , and . CoRR, (2022)Physics-inspired spatiotemporal-graph AI ensemble for gravitational wave detection., , and . CoRR, (2023)Enabling End-to-End Secure Federated Learning in Biomedical Research on Heterogeneous Computing Environments with APPFLx., , , , , , , , , and 1 other author(s). CoRR, (2023)Python Open Source Waveform Extractor (POWER): An open source, Python package to monitor and post-process numerical relativity simulations., , and . CoRR, (2017)Statistically-informed deep learning for gravitational wave parameter estimation., , , , and . Mach. Learn. Sci. Technol., 3 (1): 15007 (2022)