MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118201869 · doi:10.1109/23.958766

DAQ system for LEPS experiment

2001· article· en· W2118201869 sur OpenAlexaff
Y. Sugaya, J. K. Ahn, H. Akimune, Y. Asano, W. C. Chang, S. Daté, M̄. Fujiwara, K. Hicks, T. Hotta, K. Imai, T. Ishikawa, T. Iwata, H. Kawai, Z.Y. Kim, Yuki Kishimoto, N. Kumagai, Shoji Makino, N. Matsukoka, T. Matsumura, T. Mibe, S. Minami, M. Miyabe, Y. Miyachi, T. Nakano, M. Nomachi, Yoji Ohashi, T. Ooba, C. Rangacharylu, A. Sakaguchi, T. Sasaki, Daikichi Seki, Hideo Shimizu, M. Sumihama, H. Toki, T. Toyama, H. Toyokawa, A. Wakai, C.W. Wang, W.C. Wang, T. Yonehara, T. Yorita, M. Yosoi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData acquisitionVMEbusComputer hardwareNuclear electronicsEthernetModularity (biology)ScalabilityComputer Automated Measurement and ControlComputer sciencePhysicsElectrical engineeringEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A data acquisition (DAQ) system for experiments with the Laser Electron Photons at SPring-8 (LEPS) has been developed based on network distributed architecture. The system is designed so as to transfer digitized data with a 1-kHz trigger rate from various front-end electronics. Four local DAQ systems with VME board computers at the front end play a role to provide modularity, scalability, and flexibility. Data from each local DAQ system are sent through fast Ethernet to the data server. With this DAQ system, experiments to measure /spl phi/ photoproduction at LEPS started on May 2000. Signals from scintillation counters, drift chambers, and silicon strip detectors were successfully stored on disk. The performance of the present DAQ system is found to be good enough for the measurement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1250,071

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Nuclear ScienceMême sujetParticle Detector Development and PerformanceTravaux en français237 207