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Enregistrement W2103117083 · doi:10.1017/s1431927606060089

Win X-ray: A New Monte Carlo Program that Computes X-ray Spectra Obtained with a Scanning Electron Microscope

2005· article· en· W2103117083 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodSpectral lineScanning electron microscopeSpectrometerComputational physicsDynamic Monte Carlo methodMonte Carlo molecular modelingMaterials sciencePhysicsStatistical physicsOpticsMathematicsMarkov chain Monte CarloStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new Monte Carlo program, Win X-ray, is presented that predicts X-ray spectra measured with an energy dispersive spectrometer (EDS) attached to a scanning electron microscope (SEM) operating between 10 and 40 keV. All the underlying equations of the Monte Carlo simulation model are included. By simulating X-ray spectra, it is possible to establish the optimum conditions to perform a specific analysis as well as establish detection limits or explore possible peak overlaps. Examples of simulations are also presented to demonstrate the utility of this new program. Although this article concentrates on the simulation of spectra obtained from what are considered conventional thick samples routinely explored by conventional microanalysis techniques, its real power will be in future refinements to address the analysis of sample classifications that include rough surfaces, fine structures, thin films, and inclined surfaces because many of these can be best characterized by Monte Carlo methods. The first step, however, is to develop, refine, and validate a viable Monte Carlo program for simulating spectra from conventional samples.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,261 · 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