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
In a typical optical system, optical elements usually need to be precisely positioned and aligned to perform the correct optical function. This positioning and alignment involves securing the optical element in a holder or mount. Proper centering of an optical element with respect to the holder is a delicate operation that generally requires tight manufacturing tolerances or active alignment, resulting in costly optical assemblies. To optimize optical performance and minimize manufacturing cost, there is a need for a lens mounting method that could relax manufacturing tolerance, reduce assembly time and provide high centering accuracy. This paper presents a patent pending lens mounting method developed at INO that can be compared to the drop-in technique for its simplicity while providing the level of accuracy close to that achievable with techniques using a centering machine (usually < 5 μm). This innovative auto-centering method is based on the use of geometrical relationship between the lens diameter, the lens radius of curvature and the thread angle of the retaining ring. The autocentering principle and centering test results performed on real optical assemblies are presented. In addition to the low assembly time, high centering accuracy, and environmental robustness, the INO auto-centering method has the advantage of relaxing lens and barrel bore diameter tolerances as well as lens wedge tolerances. The use of this novel lens mounting method significantly reduces manufacturing and assembly costs for high performance optical systems. Large volume productions would especially benefit from this advancement in precision lens mounting, potentially providing a drastic cost reduction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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