Development of the ATLAS Liquid Argon Calorimeter Readout Electronics for the HL-LHC
Notice bibliographique
Résumé
A new era of hadron collisions will start around 2029 with the High-Luminosity LHC which is designed to collect ten times more data than what has been collected during 10 years of operation at LHC. This will be achieved by higher instantaneous luminosity at the price of a higher number of collisions per bunch crossing. In order to withstand the high expected radiation doses and the harsher data taking conditions, the ATLAS Liquid Argon Calorimeter readout electronics is being upgraded. The electronic readout chain is composed of four main components. 1) New front-end boards will amplify, shape, and digitise the calorimeter’s ionisation signal using two gains over a dynamic range of 16 bits and 11 bit precision. 2) New calibration boards will provide precise calibration of all 182468 channels of the calorimeter over a 16 bit dynamic range. 3) New ATCA compliant signal processing boards (“LASP”) will receive the detector data at 40 MHz, where FPGAs connected through lpGBT high-speed links will perform energy and time reconstruction. In total, the off-detector electronics receive 345 Tbps of data via 33000 links at 10 Gbps. For the first time, online machine learning techniques are being considered for use in these FPGAs. A subset of the original data is sent with low latency to the hardware trigger system, while the full data are buffered until receiving of trigger accept signals. The latest status of the development of the board and the firmware is shown. 4) A new timing and control system, “LATS”, will synchronise the aforementioned components. Its current design status will also be shown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».