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基于自编码器的 CMS 电磁量能器的在线数据质量监测异常检测系统
通过使用半监督机器学习的实时自编码器异常检测系统,可以快速识别、定位和诊断可能影响物理数据质量的 CMS 电磁量能器的各种问题,同时利用时间依赖性演化和探测器响应的空间变化,最大程度提高异常检测性能,该系统在 2018 年和 2022 年的
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10 months ago
基于自编码器的 CMS 电磁量能器在线数据质量监测
使用无监督深度学习开发了一个实时自编码器异常检测系统,能够检测先前数据中未见的 ECAL 异常,通过考虑 ECAL 响应的空间变化和异常的时间演变,该系统能够高效地检测异常,估计的错误发现率在 $10^{-2}$ 到 $10^{-4}$ 之
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10 months ago
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