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Enregistrement W2818613290 · doi:10.1117/12.2313068

GHOST instrument control software: a progress report

2018· article· en· W2818613290 sur OpenAlexaboutno aff
Jon Nielsen, P. Young, Michael Ireland, Ian A. Price

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwareComputer scienceSpectrographInterface (matter)Instrument controlSystems engineeringSoftware developmentVendorSoftware engineeringEngineeringOperating systemPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gemini High Resolution Optical Spectrograph (GHOST) is a dual-object integral-field unit fed echelle spectrograph currently under construction by an Australian-led consortium including the Australian National University (ANU), the Australian Astronomical Observatory (AAO) and Canada’s Herzberg Astronomy and Astrophysics Research Center. The instrument control software for GHOST is under development by ANU. A brief overview of the relevant instrument subsystems is presented from the point of view of instrument control, along with a high-level overview of the software design. We discuss the operational concepts that have required specific software solutions, including IFU positioner collision avoidance, focal plane image reconstruction, and the guiding loop. We provide details of the various screens in the Acceptance Test and Engineering User Interface, showing how they support the operational concepts. The project comprises a variety of software technologies, including the Gemini Instrument Application Programmer Interface (GIAPI), ANU CICADA software, and various off-the-shelf packages. We discuss the use of these technologies, and our experiences with using them. The various different hardware devices also require specific software support, and we discuss our experiences with vendor-supplied libraries and code. We conclude with a brief outline of the development process, together with a discussion of successes and challenges.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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