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Enregistrement W1984561234 · doi:10.1063/1.1456039

Noise imaging using magneto-optical sampling techniques (invited)

2002· article· en· W1984561234 sur OpenAlexaff
M. R. Freeman, G. M. Steeves, G. E. Ballentine, A. Krichevsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Naval Research Laboratory
Mots-clésPresumptionContext (archaeology)Noise (video)Statistical physicsUltrashort pulseSampling (signal processing)Computer scienceCommutationPhysicsRange (aeronautics)OpticsArtificial intelligenceMaterials scienceImage (mathematics)LaserVoltageQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presumption in most ultrafast stroboscopic time-resolved experiments is that the dynamics under investigation are entirely deterministic. Complex magnetic systems offer several mechanisms whereby this presumption could fail. The challenge for the experimentalist is to detect if an admixture of stochastic response is occurring, and if so, to extract as much information about it as possible. We describe a method for observing random sample behavior within the context of stroboscopically averaged time-resolved imaging experiments, and discuss the range of conditions over which it may be applied. Examples are presented in which random magnetic switching is found within otherwise deterministic time-resolved scanning Kerr imaging measurements. Results from micromagnetic modeling of thermally assisted switching in a small platelet are presented to help elucidate the procedure and its interpretation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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