A Pipelining Implementation for Parsing X-ray Diffraction Source Data and Removing the Background Noise
Notice bibliographique
Résumé
Synchrotrons can be used to generate X-rays in order to probe materials at the atomic level. One approach is to use X-ray diffraction (XRD) to do this. The data from an XRD experiment consists of a sequence of digital image files which for a single scan could consist of hundreds or even thousands of digital images. Existing analysis software processes these images individually sequentially and is usually used after the experiment is completed. The results from an XRD detector can be thought of as a sequence of images, generated during the scan by the X-ray beam. If these images could be analyzed in near real-time, the results could be sent to the researcher running the experiment and used to improve the overall experimental process and results. In this paper, we report on a stream processing application to remove background from XRD images using a pipelining implementation. We describe our implementation techniques of using IBM Infosphere Streams for parsing XRD source data and removing the background. We present experimental results showing the super-linear speedup attained over a purely sequential version of the algorithm on a quad-core machine. These results demonstrate the potential of making good use of multi-cores for high-performance stream processing of XRD images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».