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Enregistrement W2013034976 · doi:10.1109/aps.2006.1710543

Some antenna applications of negative-refractive-index transmission-line (NRI-TL) metamaterials

2006· article· en· W2013034976 sur OpenAlexaff
George V. Eleftheriades, Marco A. Antoniades, F. Qureshi

Notice bibliographique

Revue2006 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetamaterialMetamaterial antennaCapacitorTransmission lineMicrowavePlanarElectric power transmissionPermittivityOptoelectronicsInductorElectronic circuitPhysicsAntenna (radio)Computer scienceElectrical engineeringDirectional antennaTelecommunicationsSlot antennaDielectricEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metamaterials are artificial structures engineered to exhibit unusual electromagnetic properties. Metamaterials (MTM) that exhibit a simultaneously negative electric permittivity epsi and magnetic permeability mu, and thus a negative refractive index (NRI), have recently attracted considerable attention in the electromagnetic community. This has been motivated by the potential to create new microwave and antenna devices that exhibit superior characteristics compared to their conventional counterparts. A useful method for implementing planar metamaterials is based on reactively loaded transmission lines (TL). Such NRI-TE media consist of a network of printed transmission lines, periodically loaded with lumped-element series capacitors (Co) and shunt inductors (Lo) in a dual-TL (high-pass) configuration. The planar nature of the TL-based metamaterial (MTM) structures renders them well suited for the realization of planar microwave antennas and circuits. This paper discusses some antenna applications of NRI-TL metamaterials

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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