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Mr法制 齐(高能所)
05/06/2017, 09:15
报告介绍面向高能物理高速数据交换、云计算资源任务调度需求的网络架构及网络性能优化设计方案，同时结合LHCONE（LHC Open Network Environment）项目目标和技术框架，介绍中国高能物理领域在推动LHCONE方面的进展和规划。
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Ms然 杜(高能所)
05/06/2017, 10:45
本报告将介绍当前高能物理离线处理计算的主要趋势和技术方向，并对高能所已经提供的计算服务进行总结。内容主要包括集群计算、网格计算、分布式计算、云计算以及志愿计算等基础设施，以及在开源软件基础上自主研发的管理和支撑系统。
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海波 李(高能所)
05/06/2017, 11:05
高能物理计算属于数据密集型高性能计算，数据存储系统是影响计算性能的关键环节。数据存储系统不仅要保存海量数据，同时还要考虑与数据处理系统配合，提高数据分析效率。高能物理研究所的计算环境目前采用磁带和磁盘分级存储架构，针对不同需求，目前主要使用基于开源的软件系统，包括：AFS，Lustre，Gluster，Castor，CVMFS，EOS等。报告将介绍目前存储系统的现状以及下一步的发展规划。
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Dr亮亮 王(IHEP)
05/06/2017, 14:00
CGEM探测器是BESIII内径迹室可能的升级方案，其模拟重建软件的研究开发对该方案的具体性能以及对BESIII物理研究的影响能做出可靠、定量的估计，该报告将介绍该研究内容的进展现状。
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Ms聪 王(IHEP)
05/06/2017, 15:00
摘要：新一代高能物理实验装置的建成和运行，产生了PB乃至EB量级的数据，这对数据采集、存储、传输与共享、分析与处理等数据管理技术提出了巨大挑战。事例是高能物理实验的基本数据单元，一次大型实验即可产生万亿级的事例。本文就高能物理事例的索引技术，事例跨域传输技术，事例缓存技术进行介绍。 ...
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野 袁(高能所)
05/06/2017, 15:20
通过俘获高能质子束流打靶产生的次级粒子得到pion-muon束流进而得到中微子束流是中微子以及muon物理研究 的重要手段。本报告介绍在中国拟开展的MOMENT以及相关实验中靶站的模拟软件以及模拟进展。
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Dr刚 李(Experimental Physics Division, Institute of High Energy Physics)
05/06/2017, 16:40
CEPC 的 Jet Flavor Tagging 的硬件基础是其非常出色的顶点探测器和基于粒子流设计思想高粒度量能器，此前的算法采用了TMVA/BDT方法。我们最近尝试采用深度学习的框架来进行测试，结果表明，仅仅在同样输入变量集合下，深度学习已经获得了明显的改善。接下来，我们将会尝试增加更多的变量，乃至Hit级的信息，并考虑推广到对Jet的更精细的鉴别：比如Gluon Jet和uds Jet的鉴别和Jet Charge等。更长远的计划是用深度学习方法来做Tracking。
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Dr京京 藏(PMO),
Dr翔 李(PMO)
05/06/2017, 17:00
The Dark Matter Particle Explorer (DAMPE) is a high energy particle physics experiment satellite, launched on 17 Dec 2015. The science data processing and payload operation maintenance for DAMPE will be provided by the DAMPE Scientific Application System (SAS) at the Purple Mountain Observatory (PMO) of Chinese Academy of Sciences. SAS is consisted of three subsystems - scientific operation...
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亚康 李(高能所)
05/06/2017, 17:40
随着高能物理实验的规模不断扩大，计算和存储需求在不断地增长，即将建成的中国散裂中子源（简称CSNS）同样面临着数据分析处理与海量实验数据存储的巨大需求。本文基于CSNS的实际需求，对面向中子散射实验的计算环境进行详细介绍。文章首先介绍CSNS的计算特征和实际需求，然后详细阐述基于计算需求构建的分布式存储系统、云计算平台、高性能计算平台等基础设施，最后对当前的计算环境进行总结并介绍未来的扩展计划。
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文昊 黄(山东大学)
06/06/2017, 10:20
在高能物理实验中，一些实验数据需要用数据库存储。但是随着实验数据越来越多，对数据库的操作，尤其是IO操作，会在性能上有局限性。数据库接口旨在让对数据库了解不多的用户用比较简单的方式完成对数据库的操作和获取所需数据库的信息。报告介绍了当前数据库接口的设计和用户的使用方式，并且针对有可能出现的频繁IO操作引入的Frontier系统，该系统提供了缓存机制，减少对数据库的直接操作以便提高性能。
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腾 李(Shandong University)
06/06/2017, 10:40
在经历了数十年的高速发展之后，面对工艺和能耗等因素的限制，单核处理器的性能提升遇到了极大的阻力。可以预见，在未来长时间内，处理器的性能提升将主要依赖于其横向的扩展。为了尽可能地利用多核处理器的性能，发展并行计算技术尤为重要。 目前，支持并行计算的JUNO离线软件原型正处于设计与开发阶段，而数据模型和数据输入输出系统的并行化是其重点与难点。本报告讨论在并发环境下，基于因特尔TBB模板库的JUNO离线软件原型的设计，以及数据模型和数据管理模块的设计改进，以实现JUNO离线软件的并行化。
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Mr江 朱(Sun Yat-sen University)
06/06/2017, 11:00
The current event display module is based on the ROOT EVE package in Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO). we use Unity, a multiplatform game engine, to improve its performance and make it available in different platform. Compared with ROOT, Unity can give a more vivid demonstration of high energy physics experiments and it can be transplanted into another platform easily. We build...
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章维 罗(Nanjing University)
06/06/2017, 11:20
In this work, we present the usage of deep learning in event reconstruction, particularly in vertex and energy reconstruction. We will use the approach on the Daya Bay antineutrino detector. Using the results therefrom, we apply deep learning to detector designs, and found that the vertex and energy resolution of the Daya Bay detector has an exponential relationship with the number of...
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Dr佳恒 邹(高能所)
06/06/2017, 14:00
SNiPER是由我们独立自主开发的一个高能物理通用软件框架。其已被JUNO和LHAASO等实验采用，并有效促进了这些项目的预研工作。结合前期用户使用经验的反馈，我们为SNiPER做了相应的完善和优化。同时，针对计算设备硬件发展趋势，并行计算等技术已成为面向未来的软件发展潮流。基于SNiPER的后发优势，在其设计之初已对并行计算做了考虑和准备，使得以非侵入方式实现并行计算成为可能。本报告也将包括我们基于Intel TBB技术的并行计算进展情况。
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腾 李(Shandong University)
06/06/2017, 14:20
Brief Introduction to the progress, status and planning of LhAASO offline software framework.
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Mr松战 陈(中科院高能物理研究所)
06/06/2017, 16:00
高海拔宇宙线观测站（LHAASO）选址中国四川省稻城县海子山，是国际上新一代的规模最大的宇宙线探测装置。一平方公里阵列KM2A是LHAASO项目的主阵列，包含5000多个闪烁体探测器用于探测蔟射中电磁粒子和1100多个埋于2.5米地下的水契伦科夫探测器用于探测蔟射中的μ子。KM2A的主要科学目标是通过探测高能伽马射线源解决高能宇宙线起源这一世纪难题，阵列的全模拟是研究阵列性能和数据分析的前提和关键，庞大的探测器数目、1.3平方公里的覆盖面积和30米的海拔高度差别及每个探测器上万条次级光子的追踪对基于Geant4软件包的全模拟软件开发工作提出了严峻挑战。本报告主要介绍基于Geant4的LHAASO-KM2A探测器全模拟软件结构和各关键问题的解决方法。
