Magnetic pattern recognition sensor arrays using CCD readout
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic encoding is currently widely employed in cheques, transaction cards, access cards and bank notes because of its robustness, economy, security, and ease of updating coded information. Coded magnetic information is currently read using either inductive metal-in-gap (MIG) or magnetoresistive (MR) heads.1)Due to various loss mechanisms, the signal-to-noise ratio of MIG heads peaks at around 100 kHz, decreasing rapidly at higher frequencies. The fabrication of both the MIG head2)as well as the accompanying signal processing circuitry3)is also non-trivial. MR heads provide higher SNR and signals that are independent of spatial frequency. They are however fragile, non-linear, and have a high temperature coefficient In cheques and bank notes, human-readable magnetic ink character recognition (MICR) characters are employed. Each MICR character has been designed to produce a distinct inductive head signal pattern. Unlike magnetic stripes, MICR characters signals are not binary when read using conventional read heads, resulting in increased read error rates. To avoid costly misreads, a closely spaced array of magnetic sensors can be utilized. Fabrication of read head arrays is, however, difficult in both technologies. A silicon magnetic sensor array fabricated using the charge-coupled device (CCD) technology has been designed to overcome these limitations. The magnetic sensor pixels are buried-channel MOSFET's with geometries designed to optimize magnetic sensitivity. The use of buried-channel, as opposed to surface-channel, MOSFET's results in enhanced sensitivity, lower noise, and higher signal resolution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle