Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Detection of Gross Error: The Q Test01:00

Detection of Gross Error: The Q Test

7.1K
When one or more data points appear far from the rest of the data, there is a need to determine whether they are outliers and whether they should be eliminated from the data set to ensure an accurate representation of the measured value. In many cases, outliers arise from gross errors (or human errors) and do not accurately reflect the underlying phenomenon. In some cases, however, these apparent outliers reflect true phenomenological differences. In these cases, we can use statistical methods...
7.1K
Difference from Background: Limit of Detection01:05

Difference from Background: Limit of Detection

8.6K
The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
The LOD indicates the presence or absence...
8.6K
Quantifying and Rejecting Outliers: The Grubbs Test01:02

Quantifying and Rejecting Outliers: The Grubbs Test

4.2K
Sometimes, a data set can have a recorded numerical observation that greatly  deviates from the rest of the data. Assuming that the data is normally distributed, a statistical method called the Grubbs test can be used to determine whether the observation is truly an outlier.  To perform a two-tailed Grubbs test, first, calculate the absolute difference between the outlier and the mean. Then, calculate the ratio between this difference and the standard deviation of the sample. This...
4.2K
Mass Analyzers: Common Types01:19

Mass Analyzers: Common Types

1.7K
The quadrupole mass analyzer consists of four cylindrical metal rods arranged in a diamond carrying a DC voltage and a radio-frequency AC voltage. The motion of ions through the quadrupole depends on the field strength, causing only ions of a certain m/z to resonate successfully and strike the detector at a given field strength. Though the transmission rate for these analyzers is high, the exact elemental composition of the sample is not determined because of low resolution; however, they are...
1.7K
Mass Analyzers: Overview01:13

Mass Analyzers: Overview

1.9K
The mass analyzer is a crucial component of the mass spectrometer. In the ionization chamber, the vaporized sample is bombarded with a high-energy electron beam to generate a radical cation and further fragment into neutral molecules, radicals, and cations. A series of negatively charged accelerator plates accelerate the cations into the mass analyzer. The mass analyzer separates ions according to their mass-to-charge (m/z) ratios and then directs them to the detector. The common types of mass...
1.9K
Detection of Black Holes01:10

Detection of Black Holes

2.6K
Although black holes were theoretically postulated in the 1920s, they remained outside the domain of observational astronomy until the 1970s.
Their closest cousins are neutron stars, which are composed almost entirely of neutrons packed against each other, making them extremely dense. A neutron star has the same mass as the Sun but its diameter is only a few kilometers. Therefore, the escape velocity from their surface is close to the speed of light.
Not until the 1960s, when the first neutron...
2.6K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

A Family-Inclusive Taskforce for Improving NICU Quality of Care.

Pediatrics·2026
Same author

Language mapped to a high-resolution brain atlas for surgical evaluation of epilepsy patients.

Epilepsia·2026
Same author

Microplastics crossing the blood-testis barrier: A call to action for urological research.

Current urology·2026
Same author

Baicalein Alleviates Iron Overload-Induced Ferroptosis and Osteogenic Blockade in Osteoblasts by Activating the Nrf2/GPX4 Pathway.

BME frontiers·2026
Same author

Lipid Nanoparticle Database towards structure-function modeling and data-driven design for nucleic acid delivery.

Nature communications·2026
Same author

How pro-inflammatory diets influence perioperative outcomes.

Pain management·2025

Video Experimental Relacionado

Updated: Feb 24, 2026

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns
13:44

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

Published on: August 30, 2013

43.7K

Detección de anomalías para la monitorización automatizada de la calidad de los datos en el detector CMS

Andrew Brinkerhoff1,2, Chosila Sutantawibul1, Indara Suarez3

  • 1Baylor University, Waco, USA.

EPJ research infrastructures
|February 23, 2026
PubMed
Resumen

La Monitorización Automatizada de la Calidad de los Datos (AutoDQM) utiliza el aprendizaje automático para evaluar rápidamente la calidad de los datos del experimento Compact Muon Solenoid (CMS). Este sistema identifica eficazmente los datos defectuosos del detector, mejorando la fiabilidad de los análisis físicos.

Palabras clave:
Detección de anomalíasMonitorización de la calidad de los datosPCAFísica de partículas

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Feb 24, 2026

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns
13:44

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

Published on: August 30, 2013

43.7K

Área de la Ciencia:

  • Física de alta energía
  • Ciencia de datos
  • Instrumentación de detectores

Sus antecedentes:

  • El funcionamiento eficaz de detectores de partículas a gran escala, como el Compact Muon Solenoid (CMS) en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN, requiere una evaluación rápida y exhaustiva de la calidad de los datos.
  • Los métodos tradicionales pueden consumir mucho tiempo y no capturar anomalías sutiles.

Objetivo del estudio:

  • Introducir y evaluar el sistema AutoDQM para la monitorización automatizada de la calidad de los datos.
  • Mejorar la eficiencia y precisión de la identificación de datos anómalos en experimentos de física de alta energía.

Principales métodos:

  • Desarrollo del sistema AutoDQM utilizando técnicas estadísticas avanzadas y aprendizaje automático no supervisado.
  • Implementación de algoritmos de detección de anomalías, incluidas funciones de probabilidad beta-binomial y análisis de componentes principales.
  • Pruebas con el conjunto completo de datos de colisiones protón-protón del CMS en 2022.

Principales resultados:

  • AutoDQM identificó con éxito datos anómalos "defectuosos" causados por mal funcionamiento del detector.
  • El sistema demostró una tasa de detección 4-6 veces mayor de datos "defectuosos" en comparación con datos "buenos".
  • Se validó la eficacia de AutoDQM como herramienta general de monitorización de la calidad de los datos.

Conclusiones:

  • AutoDQM proporciona una solución robusta y eficiente para la monitorización de la calidad de los datos en tiempo real en experimentos complejos de física de partículas.
  • La capacidad del sistema para detectar anomalías ayuda significativamente a garantizar la integridad de los resultados científicos.
  • AutoDQM representa un avance significativo en la gestión y validación de grandes conjuntos de datos de experimentos de colisionadores.