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Enregistrement W2079048588 · doi:10.1088/1742-6596/425/2/022003

A Novel Analyzer Control System for Diffraction Enhanced Imaging

2013· article· en· W2079048588 sur OpenAlexaff
Glendon Rhoades, George Belev, Alan Rosenberg, Dean Chapman

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum analyzerMonochromatorOpticsDiffractionRefractionComputer scienceMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffraction Enhanced Imaging is an imaging modality that derives contrast from x-ray refraction, an extreme form of scatter rejection (extinction) and absorption which is common to conventional radiography. A critical part of the imaging system is the "analyzer crystal" which is used to re-diffract the beam after passing through the object being imaged. The analyzer and monochromator crystals form a matched parallel crystal set. This analyzer needs to be accurately aligned and that alignment maintained over the course of an imaging session. Typically, the analyzer needs to remain at a specific angle within a few tens of nanoradians to prevent problems with image interpretation. Ideally, the analyzer would be set to a specific angle and would remain at that angle over the course of an imaging session which might be from a fraction of a second to several minutes or longer. In many instances, this requirement is well beyond what is possible by relying on mechanical stability alone and some form of feedback to control the analyzer setting is required.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,641

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 savante0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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