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Enregistrement W4311519018 · doi:10.22323/1.414.0234

The Key4hep turnkey software stack

2022· article· en· W4311519018 sur OpenAlexaff
Valentin Völkl, G. Ganis, Benedikt Hegner, C. Helsens, André Sailer, E. Brondolin, J. Smieško, Frank Gaede, T. Madlener, Wenxing Fang, Tao Lin, Xiaomei Zhang, J. H. Zou, Xingtao Huang, Teng Li, Joseph Wang, W. Deconinck, S. Joosten, Placido Declara Fernandez, G. A. Stewart, Sang Hyun Ko

Notice bibliographique

RevueProceedings of 41st International Conference on High Energy physics — PoS(ICHEP2022) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEuropean CommissionCERN
Mots-clésTurnkeySoftwareComputer scienceCluster analysisStack (abstract data type)DetectorSoftware engineeringAdaptation (eye)Event (particle physics)Systems engineeringEngineeringOperating systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detector studies for future experiments rely on advanced software tools to estimate performance and optimize their design and technology choices. The Key4hep project provides a turnkey solution for the full experiment life-cycle based on established community tools such as ROOT, Geant4, DD4hep, Gaudi, PODIO and Spack. Members of the CEPC, CLIC, EIC, FCC, and ILC communities have joined to develop this framework, and merged or are in the progress or merging their respective software environments into the Key4hep stack. The software stack contains the necessary ingredients for event generation, detector simulation with Geant4, reconstruction algorithms, and analysis. Ongoing developments include the integration of the ACTS toolkit for track reconstruction, the PandoraPFA toolkit for clustering and particle flow, and the CLUE package for calorimeter clustering in high-density environments. This contribution gives an overview of the Key4hep project and highlight use cases from the involved communities, showcasing the synergy obtained through the adaptation of this common venture.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,055

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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