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Enregistrement W2016974531 · doi:10.1109/lawp.2012.2211991

Metallic Environmental Effect on RF-Based Energy Transmission

2012· article· en· W2016974531 sur OpenAlexaff
Guo‐Cheng Liu, Nezih Mrad, Gaozhi Xiao, Zhenzhong Li, Dayan Ban

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensInstitute for Microstructural SciencesDepartment of National DefenceDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadio frequencyTransmission (telecommunications)Energy (signal processing)Radio frequency power transmissionPower transmissionRF power amplifierWirelessPower (physics)Electric power transmissionElectronic engineeringReturn lossElectrical engineeringElectrical conductorMaterials scienceComputer scienceTelecommunicationsEngineeringAntenna (radio)PhysicsBandwidth (computing)Amplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio frequency (RF)-based energy transmission enables controllable and simultaneous power delivery to wireless sensors. In such applications, RF energy transmission is likely to be affected by highly conductive (metallic) environments. Understanding metal's influence on power delivery will help improve practical implementation. This letter studies the behavior of RF energy transmission in selected scenarios by measuring return loss and peak received power. Visualized energy flow is simulated to obtain the direct picture of such scenarios. The simulation results are consistent with conclusions drawn from experimental results measured using return loss and peak received power.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,971

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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