第十九届全国科学计算与信息化会议

Session

数据处理与物理软件I

16 Jul 2019, 16:10

遵义世纪柏源酒店

Conveners

数据处理与物理软件I

• 志国 姚 (高能所)

Contribution list Timetable

11. 深度学习在LHAASO数据分析中的应用

Mr 秀林 陈 (中科院高能物理研究所)

16/07/2019, 16:10

数据处理软件与分析方法II

**摘要：**高海拔宇宙线观测站（Large High Altitude Air Shower Observatory, LHAASO）项目是由中科院高能物理研究所承担，国内外多家单位联合，在海拔4410米的四川省稻城海子山建立的大型科研项目。LHAASO是一个复合型探测器阵列，由KM2A、WCDA和WFCTA这三个子阵列组成，将会在$10^{11}$eV 到$10^{15}$eV...

52. HXMT卫星在线数据处理系统

Mr 建胤 聂 (高能所)

16/07/2019, 16:30

科学数据存储与管理技术

慧眼（Insight-HXMT）卫星在线数据处理系统是HXMT卫星科学数据中心的主要组成部分之一，主要承担HXMT卫星各级科学数据产品生产、科学数据监测、科学数据快视等在线数据处理任务。系统由任务调度、系统监管、数据处理软件框架、数据处理功能插件、数据访问层等功能组件构成。系统建成之后，在卫星在轨测试阶段经历多次改进和优化，同时根据科学研究需要，扩展了系统的新功能。该系统的可靠性、可扩展性已经在HXMT科学数据中心的日常运行中得到验证。本报告主要介绍HXMT卫星在线数据处理系统的功能架构、设计思路以及实际运行效果，期待与同行就此类系统的共性问题和不同应用的个性化方案交流与探讨，并得到国内外专家的指正。

15. 利用神经网络拟合加速器中的非线性动力学

金宇 万 (高能所)

16/07/2019, 16:50

数据处理软件与分析方法II

人工神经网络是人工智能研究的热点之一，它的本质是一个由大量节点连接而成的抽象网络，这些节点被称为“神经元”。通过建立类似生物神经系统的“神经网络”模型，用已有的数据对模型进行拟合，在模型拟合到一定程度后用于对新数据的结果预测。神经网络各个节点之间仅仅由一个简单的函数和一个加权因子连接，这个函数被称为激励函数，加权因子则被称为权重。然而，这样一个由大量简单神经元组成的神经网络却有可能拟合许多极其复杂的非线性关系。粒子加速器的设计和参数优化工作恰好会面对许多错综复杂的非线性问题。本文中，作者使用正在设计优化中的高能同步辐射光源（HEPS）的磁聚焦结构（lattice），利用虚拟加速器软件进行电子的跟踪模拟，并根据追踪模拟的结果计算出不同lattice硬件参数下，HEPS的非线性动力学孔径和亮度，产生了大量的数据。基于这些数据建立合适的人工神经网络，并利用它们训练神经网络，最终得到了一个可...

60. 新型分布式磁盘存储系统EOS在LHAASO实验上的应用

海波 李 (高能所)

16/07/2019, 17:10

科学数据存储与管理技术

EOS（Exabyte Scale Storage）是一个开源的分布式磁盘存储系统，其设计目标是为LHC实验提供低延迟、高性能的EB级磁盘存储服务。系统自2011年在欧洲核子研究中心上线使用以来，已支持Atlas、CMS、Alice、LHCb等多个实验，存储规模已超过250PB。EOS目前已经成为CERN最主要的物理数据存储方式。我国高海拔宇宙射线观测站（LHAASO）实验致力于探测高能宇宙线起源研究，建成后预计每年大约产生6PB数据，对数据存储系统要求很高。EOS的出现为LHAASO的实验数据存储提供了新的解决方案。基于此，高能所目前已搭建约2PB规模的EOS存储系统用于支持LHAASO实验前期的模拟分析。本文将详细介绍EOS系统的功能特性以及部署应用情况，并就EOS将来的发展方向进行探讨。

29. PET回旋加速器控制系统软件设计与开发

建军 宿 (中国科学院近代物理研究所)

16/07/2019, 17:30

数据处理软件与分析方法

PET制药回旋加速器能提供10Mev质子束流，束流强度为50eμA。加速器加速H-离子束，H-离子能量被加速到10MeV时通过剥离引出方式得到能量为10MeV的质子束。控制系统整体采用分布式控制结构。硬件上使用标准插件、商业控制模块和自行设计开发模块。软件方面，使用VC++开发平台，并选择SQLite嵌入式数据库作为数据平台。软件设计方式采用面向对象设计方法，设计机构更简单，可移植性强，结构层次清晰。通信、数据显示、数据存储、连锁线程模块都是模块化设计，有利于新模块、新功能的添加。实现了联锁保护功能。

62. HEPS机器学习平台的开发及应用

Ms 宇 白 (IHEP)

16/07/2019, 17:50

HEPS是设计周长为1360 m、能量为6 GeV且具有超低发射度的高能同步辐射光源，包含直线加速器、增强器、储存环、低能输运线和高能输运线5个部分，可容纳多达90条光束线。对于这样一个大型加速器，存储的数据量庞大而复杂，把机器学习的技术应用在加速器上是一个很好的机会。相比于传统技术、人力工作经验，机器学习技术通过对一定量数据的学习，根据目的或者数据特征选取合适的算法，训练出模型，实现分类、预测、回归等功能，获取粒子加速器产生各种数据中的关键信息、隐含信息，更好的为设备运行及调试提供帮助。本文主要介绍粒子加速器机器学习平台的想法、开发以及应用，侧重于真实数据的操作。首先对整个粒子加速器软件平台架构及机器学习平台进行介绍，主要划分为数据获取，数据清洗，通用算法训练，结果可视化几个模块，其中最重要的两个部分是数据和算法，本文侧重点在于数据的获取与预处理。数据部分包括基于EPICS...

9. 海量多源异构空间科学数据高效可视化管理

Mr 志文 刘 (中科院空间应用工程与技术中心)

16/07/2019, 18:10

数据处理软件与分析方法

随着空间科学技术的快速发展和飞行平台的长期在轨运行，采集的空间科学数据（不仅仅遥感影像）越来越多，已日渐成为空间科学、地科学等多学科研究的重要数据源。针对空间科学数据的多源、异构、多时相、多尺度等一系列特征，如何有效的组织与管理海量多源异构空间科学数据，提高数据的可用性和安全性，成为空间信息科学领域重要研究内容之一。 在调研现有空间科学数据管理技术及数据特征的基础上，提出并设计了一种有效的系统组织架构，综合利用关系型和分布式相结合的数据库技术，实现海量异构数据的高效检索与定位，基于三维数字地球模型，采用多层次细节展示、三维数据剪裁、多线程并行加载等技术，提高了空间科学数据的可视化展示与应用效率，最后实现了海量多源异构空间科学数据可视化组织与管理系统。 首先，提出并设计了基于MVC（Model View...