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Enregistrement W2137655960 · doi:10.1109/13.912710

Compact disc players in the laboratory: experiments in optical storage, error correction, and optical fiber communication

2001· article· en· W2137655960 sur OpenAlexafffund
Pierre Lane, R. Van Dommelen, Michael Čada

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Education · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSiemensDalhousie University
Mots-clésCompact discComputer scienceOptical fiberOptical discTransmission (telecommunications)Optical storageOptical cross-connectError detection and correctionElectronic engineeringData transmissionFiber optic splitterOpticsComputer hardwareTelecommunicationsFiber optic sensorEngineeringPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The compact disc player is a synergy of optics, communication theory, digital signal processing, and control engineering. This familiar consumer product may be employed as a cost-effective laboratory instrument to teach the fundamentals of optical storage, error detection and correction, and optical communication. The compact disc audio system, from analog input, through optical storage and distribution, to audio reproduction, provides an excellent model of a complete real-world optical transmission and storage system. A series of experiments, which illustrate some of the more significant operational principles of the compact disc player, are presented in this contribution. Optical read-out and the physics of information density are explored through a set of experiments in optical storage. Error detection and correction are studied experimentally by evaluating the performance of the compact disc player's error control system. The design of an optical fiber communication system is studied by extracting the channel bit stream from a compact disc player, transmitting it over an optical fiber link, and then reinserting it back into the compact disc player for audio reproduction.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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