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Enregistrement W2010239295 · doi:10.1109/mwsym.2010.5514767

Detection at microwave frequencies based on self-adjoint sensitivity analysis

2010· article· en· W2010239295 sur OpenAlexaff
Li Liu, Aastha Trehan, Natalia K. Nikolova

Notice bibliographique

Revue2010 IEEE MTT-S International Microwave Symposium · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaxima and minimaSensitivity (control systems)Microwave imagingContrast (vision)DielectricAlgorithmOpticsMicrowavePhysicsComputer scienceAcousticsMathematicsMathematical analysisElectronic engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel general formulation of the response sensitivity analysis is proposed and implemented in a computationally efficient algorithm for the detection of electrically small scatterers in a known background medium. The responses of the background medium where no scatterers are present are modeled via ultra-wideband time-domain simulation. Using these modeled responses and the measured responses of the examined object, 3D derivative maps are obtained within the object's volume. The minima or maxima in these maps indicate the locations where the voxel permittivities and conductivities differ significantly between the measured and modeled media. Localization of the scatterers in a complex heterogeneous example is successfully conducted. The limitations of the detection algorithm and its resolution are studied using a homogeneous background example in terms of the number of transmission/reception points, the dielectric contrast and the size of the scatterer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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