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对年轻科学家关于HEP仪器软件和机器学习培训质量调查的分析结果

Results of the analysis of a survey for young scientists on training quality in HEP instrumentation software and machine learning

University of Torino and INFN, Turin（都灵大学和意大利国家核物理研究所）；Italy（巴塞罗那高等物理研究所）；Institut de Física d’Altes Energies, Barcelona（根特大学）；Spain（波兰科学院亨利克·涅沃德尼茨基核物理研究所）；Ghent University, Ghent（热那亚大学和意大利国家核物理研究所）；Belgium（卡托维兹西里西亚大学）；Henryk Niewodniczanski Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences, Kraków；Poland；University of Genoa and INFN, Genoa；Italy；University of Silesia in Katowice, Katowice；Poland

Cecilia Borca, Javier Jiménez Peña, David Marckx, Malgorzata Niemiec, Elisabetta Spadaro Norella, Marta Urbaniak

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AI总结：

调查发现71%的受访者使用开源软件但未接受培训，为此成立小组评估培训质量，报告总结了174份调查结果，旨在改进早期研究人员的培训方案。

摘要：

2021年ECFA早期研究人员小组的一项研究显示，334名受访者中有71%使用开源软件工具进行仪器工作，但70%的人表示未接受相关培训。为此，ECFA早期研究人员小组成立了软件和机器学习仪器小组，旨在评估机器学习和软件在实验和应用物理学中对早期研究人员的可访问性和培训质量。该小组发起了一项新调查，共获得174名参与者反馈。本报告详细总结了调查结果，旨在为改进早期研究人员可用的培训方案提供指导文档。

英文摘要：

A 2021 study by the ECFA Early-Career Researchers Panel revealed that 71% of 334 respondents used open-source software tools in their instrumentation work, yet 70% reported receiving no training for these tools. In response, the Software and Machine Learning for Instrumentation group was formed in the ECFA Early-Career Researchers Panel to assess the accessibility and quality of training programs in machine learning and software for early-career researchers in experimental and applied physics. This group launched a new survey, reaching 174 participants. This report summarises the survey results in detail, and is intended to serve as a guiding document to improve the training programs that are available to early-career researchers.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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