Pacific Ocean Neutrino Experiment first string trigger and data acquisition systems
Notice bibliographique
Résumé
The Pacific Ocean Neutrino Experiment (P-ONE) is set to deploy its first detection string in the Cascadia Basin off the coast of British Columbia, Canada. As a next-generation Cherenkov neutrino telescope, P-ONE will be sensitive to ultra-high-energy neutrinos (10³–10⁸ GeV) from astrophysical sources. To effectively capture these rare physics signatures, the experiment's trigger system must operate in a high-background environment dominated by K40 decay and bioluminescence. This poster presents the design and integration of the P-ONE trigger system, which spans multiple levels of data acquisition (DAQ). The trigger must seamlessly interface with both the slow detector controlling Maximum Integrated Data Acquisition System (MIDAS) and the back-end fastDAQ system to select and preliminarily cluster events. The trigger system operates in a hierarchical fashion: first, an initial firmware (L0) trigger identifies candidate events, which are then refined by a physics trigger that requests additional waveform data from neighboring modules. Onshore, these waveform packets and timing information are assembled into full events for storage and analysis. This talk will detail the trigger chain, with a focus on bioluminescence mitigation and physics-driven event selection, as well as its integration with the DAQ and Run Control systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».