Development, Validation and Integration of the ATLAS Trigger System Software in Run 2
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
The trigger system of the ATLAS detector at the LHC is a combination of hardware, firmware and software, associated to various sub-detectors that must seamlessly cooperate in order to select 1 collision of interest out of every 40,000 delivered by the LHC every millisecond. This talk will discuss the challenges, workflow and organization of the ongoing trigger software development, validation and deployment. This development, from the top level integration and configuration to the individual components responsible for each sub system, is done to ensure that the most up to date algorithms are used to optimize the performance of the experiment. This optimization hinges on the reliability and predictability of the software performance, which is why validation is of the utmost importance. The software adheres to a hierarchical release structure, with newly validated releases propagating upwards. Integration tests are carried out on a daily basis to ensure that the releases deployed to the online trigger farm during data taking run as desired. Releases at all levels are validated by fully reconstructing the data from the raw files of a benchmark run, mimicking the reconstruction that occurs during normal data taking. This exercise is computationally demanding and thus runs on the ATLAS high performance computing grid with high priority. Performance metrics ranging from low level memory and CPU requirements, to shapes and efficiencies of high level physics quantities are visualized and validated by a range of experts. This is a multifaceted critical task that ties together many aspects of the experimental effort that directly influences the overall performance of the ATLAS experiment.
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 | 0,001 |
| 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