Spectrally resolved laser-induced fluorescence for bioaerosols standoff detection
Notice bibliographique
Résumé
An efficient standoff biological warfare detection capability could become an important asset for both defence and security communities based on the increasing biological threat and the limits of the presently existing protection systems. Defence R&D Canada (DRDC) has developed, by the end of the 90s, a standoff bioaerosol sensor prototype based on intensified range-gated spectrometric detection of Laser Induced Fluorescence (LIF). This LIDAR system named SINBAHD monitors the spectrally resolved LIF originating from inelastic interactions with bioaerosols present in atmospheric cells customizable in size and in range. SINBAHD has demonstrated the capability of near real-time detection and classification of bioaerosolized threats at multi-kilometre ranges. In spring 2005, DRDC has initiated the BioSense demonstration project, which combines the SINBAHD technology with a geo-referenced Near InfraRed (NIR) LIDAR cloud mapper. SINBAHD is now being used to acquire more signatures to add in the spectral library and also to optimize and test the new BioSense algorithm strategy. In September 2006, SINBAHD has participated in a two-week trial held at DRDC-Suffield where different open-air wet releases of live and killed bioagent simulants, growth media and obscurants were performed. An autoclave killing procedure was performed on two biological materials (Bacillus subtilis var globigii or BG, and Bacillus thuringiensis or Bt) before being aerosolized, disseminated and spectrally characterized with SINBAHD. The obtained results showed no significant impact of this killing process on their normalised spectral signature in comparison with their live counterparts. Correlation between the detection signals from SINBAHD, an array of slit samplers and a FLuorescent Aerosol Particle Sensor (C-FLAPS) was obtained and SINBAHD's sensitivity could then be estimated. At the 2006 trial, a detection limit of a few tens of Agent Containing Particles per Liter of Air (ACPLA) was obtained for a 15-m thick cloud of live BG located at a range of 400 m.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».