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Enregistrement W2077725558 · doi:10.1117/12.474315

DETECT2000: an improved Monte-Carlo simulator for the computer aided design of photon sensing devices

2003· article· en· W2077725558 sur OpenAlexaff
F. Cayouette, Denis Laurendeau, C. Moisan

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodPhotonAvalanche photodiodeComputer scienceOpticsPhotomultiplierDetectorPhoton countingSimulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new version of DETECT. DETECT is a Monte-Carlo simulator developed for the Computer Aided Design (CAD) of optical photon sensing devices. The simulator generates individual emission photons in specified locations of a photon-emitting device and tracks their passage and interactions in active and passive components of the system. Extensive options are available in the simulator to model the geometry of the photon sensing device, to account for the time and wavelength distribution of emission photons, to track their interactions with surfaces, to account for their possible absorption and re-emission by a wave-shifting components and to model their detection by pixelated photomultipliers or photodiodes. DETECT2000 is a very significant upgrade of DETECT97, which has long been established in the nuclear medicine instrumentation community for its accuracy to model the performances of high resolution energy and position sensitive gamma-ray detectors. The 2000 version of DETECT offers an accelerated version of the simulator which has been redesigned in the object-oriented C++ language. New features such as the tracking of the time and wavelength history of individual optical photons have been added.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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