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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 研究使用无监督深度学习开发了实时自编码器异常检测系统。
- 该系统能够高效检测未见的ECAL异常。
- 系统考虑了ECAL响应的空间变化和异常的时间演变。
- 估计的错误发现率在$10^{-2}$到$10^{-4}$之间，比现有基准提高了两个数量级。
- 在2018年和2022年的LHC碰撞数据中验证了系统的真实性能。
- 首次在LHC Run 3期间在ECAL桶部署了基于自编码器的系统。
- 系统在检测现有DQM系统可能忽视的隐晦问题中表现出良好性能。
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