Robotic reconnaissance platform. I. Spectroscopic instruments with rangefinders
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, basic principles of the design and implementation of a portable, multi-functional scientific instrument, operating from a robotic reconnaissance mobile platform are discussed. The current version of the instrument includes a multi-gas laser sensor, multi-functional spectrometer, isotopes identifier, cameras, and rangefinder. An additional set of sensors monitors temperature, pressure, humidity, and background radiation. All components are installed on a mini-robotic platform, which provides data acquisition, processing, and transmittance. The design focuses on the development of calibration-free, reliable, low power-consumption devices. To create a highly survivable, accurate, and reliable instrument, a concept of an inhomogeneous sensory network has been developed. Such a network combines non-identical sensors and provides cross-use of information received from different sensors to describe environmental conditions, to choose appropriate algorithms of data processing, and to achieve high accuracy gas-concentration measurements. The system uses the same lasers to operate different optical devices such as sensors, rangefinders, spectrometers, and isotopes identifiers. Among the innovative elements described in this paper, are a calibration-free, laser multi-gas sensor with range-finding option; a high signal/noise ratio transmittance spectrometer; a single-frequency laser with nano-selector; and low repetition-rate femtosecond fiber lasers operating in near- and middle- infrared spectral ranges. New detailed analyses of absorption spectroscopy theoretical approximations made it possible to achieve high-accuracy gas-concentration measurements with miniature optical sensors.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».