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Enregistrement W1889386246 · doi:10.1109/nrsc.2000.838837

Integrated antennas for wireless applications

2002· article· en· W1889386246 sur OpenAlexaff
Yahia M. M. Antar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirectional antennaBandwidth (computing)PlanarConformal antennaWirelessDielectric resonatorComputer scienceFlexibility (engineering)MicrowaveDielectric resonator antennaReconfigurable antennaElectronic engineeringElectrical engineeringOmnidirectional antennaMicrostrip antennaSlot antennaAntenna (radio)TelecommunicationsEngineeringResonatorAntenna efficiency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last two decades, the development of new printed and other planar antenna technology has fundamentally changed microwave engineering and microwave and millimeter wave communications. New planar antennas can be printed on substrates with minimal cost and processing. Low profile, highly efficient dielectric resonator antennas (DRA) have shown great potential with large bandwidth capabilities, low loss and flexibility over a large frequency range. In many new applications, these compact and low profile antennas, which can also be integrated with active devices, offer a practical and inexpensive solution to previously used configurations of waveguide or reflector-based antenna systems. Increased present and future demands by commercial wireless applications at microwave and millimeter-wave frequencies require new innovations to exploit all the potential and flexibility that these classes of antennas could offer. This paper discusses these related issues by presenting several examples of some of the innovations in integrated planar active and passive antennas, and their related design and operations issues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,011

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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