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Enregistrement W2056886472 · doi:10.1155/2008/589532

Advanced Secure Information Retrieval Technology for Multilayer Information Extraction

2008· article· en· W2056886472 sur OpenAlexaff
Shoude Chang, Kui Yu, Jiaren Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular SciencesInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDocumentationAuthentication (law)Computer scienceQuantum dotNanotechnologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secure information retrieval technology aims at status identification and documentation authentication. Ideally, materials or devices used in these technologies should be hard to find, difficult to counterfeit, and as simple as possible. This manuscript addresses a novel information retrieval technology, with photoluminescent (PL) semiconductor quantum dots (QDs) synthesized via wet chemistry approaches used as its coding materials. Conceptually, these QDs are designed to exhibit emission at Fraunhofer line positions, namely, black lines in the solar spectrum; thus, the retrieval system can extract useful information under sunshine covering areas. Furthermore, multiphoton excitation (MPE) technology enables the retrieval system to be multilayer information extraction, with thin films consisting of QDs applied to various substrates, such as military helmets and vehicle and fingernails. Anticipated applications include security, military, and law enforcement. QD‐based security information can be easily destroyed by preset expiration in the presence of timing agents.

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)0,001
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,005
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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