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Enregistrement W2041909294 · doi:10.1117/12.830332

A new imaging FTIR spectroradiometer

2009· article· en· W2041909294 sur OpenAlexaff
Louis Moreau, Claude Roy, Christian Vallières, Luc Lévesque, Marc‐André Soucy

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectroradiometerHyperspectral imagingRemote sensingFull spectral imagingOpticsDetectorSpectral bandsMultispectral imageSpectral imagingField of viewComputer sciencePhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABB Bomem is expanding its line of infrared remote sensing products with the addition of a new imaging spectroradiometer. That hyperspectral instrument is based on the proven MR FTIR spectroradiometers. This field instrument, called the MR-i, is a fast imaging Fourier Transform spectroradiometer. It generates spectral data cubes in the MWIR and LWIR. It is designed to be sufficiently fast to acquire the spectral signatures of rapid events. The design is modular. The two output ports of the instrument can be populated with different combinations of detectors (imaging or not). For instance to measure over a broad spectral range, one output port can be equipped with a LWIR camera while the other port is equipped with a MWIR camera. No dichroics are used to split the bands, hence enhancing the sensitivity. Both ports can be equipped with cameras serving the same spectral range but set at different sensitivity levels in order to increase the measurement dynamic range and avoid saturation of bright parts of the scene while simultaneously obtaining good measurement of the faintest parts of the scene. Various telescope options are available for the input port. This is a presentation of the current state of the development.

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 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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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