Notice bibliographique
Résumé
Many different detection technologies have been employed for perimeter detection to sensitize a barrier, including for example, strain-sensing taut wire sensors, electric fences, electrostatic sensors, and various linear "microphonic" cable-sensing devices. These outdoor perimeter fence detection sensors must reliably detect intruders attempting to cut or climb the barrier, while ignoring the effects of environmental noise including nearby activity. In a recent conference proceedings, the new IntelliFIBER fiber optic based product was introduced and compared with previous technologies. We outline the advancements in the IntelliFIBER development since introduction, as well as, the field test results obtained from sensor testing each of the different options. Some of the new IntelliFIBER advancements are in the sensing cable options. These include, for example, a hybrid cable version with both embedded power conductors and additional fibers. This feature provides a highly robust cable, one that does not require a conduit for all-weather detection, while providing an economic advantage for multiple zone perimeter applications. With this option, both the power system and data communications are secured, and the expense of adding separate perimeter power and data networks is removed. This advancement provides for further applications beyond the typical perimeter one, such as, securing data or power networks from intrusion. Field test results, from our own outdoor field test S.I.T.E., are presented for the different cable options, and also compare IntelliFIBER with its triboelectric-based counterpart, Intelli-FLEX. The long-term monitoring data includes the actual performance, in terms of probability of detection, false and nuisance alarm rates. Vulnerability to defeat is also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».