利用图网络进行时空异常检测的强子量能器数据质量监测

该研究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，能够高效地检测ECAL异常，估计的错误发现率比现有基准提高了两个数量级。该系统在2018年和2022年的LHC碰撞数据中验证了其真实性能，并在LHC Run 3期间在ECAL桶部署了基于自编码器的系统，展示了其在检测现有DQM系统可能忽视的隐晦问题中表现出的良好性能。