High-level triggers in ATLAS
Notice bibliographique
Résumé
The trigger and data-acquisition system of ATLAS, a general-purpose experiment at the Large Hadron Collider (LHC), will be based on three levels of online selection. Starting from the bunch-crossing rate of 40 MHz (an interaction rate of 1 GHz at design luminosity-/spl sim/ 10/sup 34/ cm/sup -2/s/sup -1/), the first level trigger (LVL1) will reduce the rate to about 75 kHz using purpose-built hardware. An additional factor of about 10/sup 3/ in rate reduction is to be provided by the high-level triggers (HLTs) system, with two main functional components: the second-level trigger (LVL2) and the event filter(EF). LVL2 has to provide a fast decision (guided by the information from LVL1), using only a fraction of the full event, however, already at full granularity and can combine all subdetectors. At the EF, a refined selection is made with the. capability of full event reconstruction and the use of detailed calibration and alignment parameters. The HLT software architecture will provide a common and rather "lightweight" framework, able to execute the various selection algorithms and to control the sequence of execution according to the event properties and configuration parameters. System flexibility is a strong requirement in order to adapt to changes, e.g., in luminosity and background conditions. This paper will present the approach chosen for the software design of the HLT selection framework and of the algorithm interface, giving examples for selection sequences and algorithms. Based on currently existing prototypes, results for both the expected physics (signal efficiency, background rejection) and system (execution time) performance will also be shown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».