Characterization of the eLine ASICs in prototype detector systems for LCLS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"eLine", a class of multichannel time-variant integrating front-end Application Specific Integrated Circuits (ASICs), has been completed at SLAC National Accelerator Laboratory for applications at the Linac Coherent Light Source (LCLS). The class, designed for pixelated sensors with column-parallel readout, is composed of two front-end ASICs: one designed for high-dynamic range applications (eLine10k) and one designed for ultra-low noise applications (eLine100). The first allows large input full-scale signals, on the order of 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sup> 8keV photons, with a resolution of half a photon FWHM; while the second provides low noise charge integration, up to a full-scale signal of 100 8keV photons, with an equivalent noise charge (ENC) of 55e- r.m.s. Three different prototype systems utilizing the ASICs are described. The first is a 32k-pixel X-ray Active Matrix Pixel Sensor (XAMPS) detector developed at Brookhaven National Laboratory (BNL) for the X-ray Pump Probe instrument (XPP) at LCLS. The XAMPS are monolithic detectors with fast-frame readout and large full-scale signal. In particular, they provide a full well capacity on the order of 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sup> 8keV photons per pixel and a resolution of half a photon FWHM. The second prototype, developed around eLine10k, is a beam finder with high dynamic range. The third prototype is developed around eLine100 to be used as detector in a spectrometer. Applications, test results and performance are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle