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Enregistrement W4323438852 · doi:10.17615/ybef-7353

ADC Nonlinearity Correction for the Majorana Demonstrator

2023· article· en· W4323438852 sur OpenAlexfundno aff
I. Kim, J.A. Detwiler, T.S. Caldwell, M.J. Stortini, E.L. Martin, R.T. Kouzes, W. Xu, T. Gilliss, R.J. Hegedus, A. Drobizhev, C.D. Christofferson, B. Bos, H. Ejiri, N.W. Ruof, S.J. Meijer, C. Cuesta, N. Abgrall, A.W.P. Poon, J.M. Allmond, J. F. Wilkerson, R.L. Varner, Ghada Ben Othman, T.K. Oli, J. Rager, M.P. Green, F.E. Bertrand, A. Hostiuc, D.C. Radford, V.E. Guiseppe, M. Buuck, S. Vasilyev, F.T. Avignone, D.W. Edwins, P. Chu, R. Henning, C.J. Barton, J. Gruszko, R.D. Martin, C.M. Campbell, Bang-Fen Zhu, S. Mertens, B. Shanks, R. Massarczyk, J.M. Lopez-Castano, Y.-D. Chan, C.R. Haufe, H.L. Crawford, I.J. Arnquist, M. Busch, W. Pettus, A.M. Lopez, C. Wiseman, A.S. Barabash, A.L. Reine, J. Myslik, S.R. Elliott, G.K. Giovanetti, D.H. Aguilar, I.S. Guinn, M.L. Clark, Y. Efremenko, K. Rielage, B.R. White, D. Tedeschi, E.W. Hoppe, M.F. Kidd, C.-H. Yu

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryLawrence Berkeley National LaboratoryOak Ridge National LaboratoryLaboratory Directed Research and DevelopmentNuclear PhysicsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceUniversity of South DakotaRussian Foundation for Basic ResearchLos Alamos National LaboratorySouth Dakota School of Mines and TechnologyPacific Northwest National LaboratoryCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasNational Science FoundationUniversity of WashingtonUniversity of South CarolinaU.S. Department of EnergyUniversity of North Carolina at Chapel Hill
Mots-clésMAJORANANonlinear systemPhysicsComputer scienceControl theory (sociology)Quantum mechanicsSuperconductivityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imperfections in analog-to-digital conversion (ADC) cannot be ignored when signal digitization requirements demand both wide dynamic range and high resolution, as is the case for the Majorana Demonstrator 76Ge neutrinoless double-beta decay search. Enabling the experiment's high-resolution spectral analysis and efficient pulse shape discrimination required careful measurement and correction of ADC nonlinearities. A simple measurement protocol was developed that did not require sophisticated equipment or lengthy data-taking campaigns. A slope-dependent hysteresis was observed and characterized. A correction applied to digitized waveforms prior to signal processing reduced the differential and integral nonlinearities by an order of magnitude, eliminating these as dominant contributions to the systematic energy uncertainty at the double-beta decay Q value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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