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摘要。这项工作描述了一条在线处理管道，旨在在没有粒子探测器的外部触发器的连续数据流中识别异常。处理管道始于局部重构算法，在FPGA上采用神经网络作为其第一阶段。使用GPGPU加速了随后的数据制备和异常检测阶段。作为对异常检测的实际证明，我们使用宇宙μ子检测器开发了数据质量监测应用程序。其主要目标是检测与检测器的预期操作条件的偏差。这是可以在大型粒子物理实验中使用的系统的概念验证，从而可以在偏置减少的数据集上进行异常检测。
基于机器学习的无触发数据采集管道基于机器学习的统计异常检测
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