MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750864324 · doi:10.1017/pasa.2017.39

The UTMOST: A Hybrid Digital Signal Processor Transforms the Molonglo Observatory Synthesis Telescope

2017· article· en· W2750864324 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Australia · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsarTelescopeRadio telescopeObservatoryRadio astronomyDigital signal processorSkyMillisecond pulsar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Molonglo Observatory Synthesis Telescope (MOST) is an 18000 m 2 radio telescope located 40 km from Canberra, Australia. Its operating band (820–851 MHz) is partly allocated to telecommunications, making radio astronomy challenging. We describe how the deployment of new digital receivers, Field Programmable Gate Array-based filterbanks, and server-class computers equipped with 43 Graphics Processing Units, has transformed the telescope into a versatile new instrument (UTMOST) for studying the radio sky on millisecond timescales. UTMOST has 10 times the bandwidth and double the field of view compared to the MOST, and voltage record and playback capability has facilitated rapid implementaton of many new observing modes, most of which operate commensally. UTMOST can simultaneously excise interference, make maps, coherently dedisperse pulsars, and perform real-time searches of coherent fan-beams for dispersed single pulses. UTMOST operates as a robotic facility, deciding how to efficiently target pulsars and how long to stay on source via real-time pulsar folding, while searching for single pulse events. Regular timing of over 300 pulsars has yielded seven pulsar glitches and three Fast Radio Bursts during commissioning. UTMOST demonstrates that if sufficient signal processing is applied to voltage streams, innovative science remains possible even in hostile radio frequency environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations71
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublications of the Astronomical Society of AustraliaMême sujetPulsars and Gravitational Waves ResearchTravaux en français237 207