Intelli-FIELD/sup TM/ the next generation, electrostatic field disturbance sensor
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor perimeter volumetric field disturbance sensors must reliably detect perturbations to the field caused by an intruder, while rejecting noise and environmental changes that may be orders of magnitude greater than the target response. Currently, E-Field/sup (R)/ systems are widely deployed in nuclear, correctional and industrial sites to provide perimeter security. These systems are effective in rejecting the majority of noise and environmental stimuli through combined fixed attribute threshold comparison techniques. However, some environmental stimuli closely mimic target stimuli, so improved discrimination techniques have been sought. The paper describes the results of current studies and investigations of electrostatic sensor system response to targets and to various environmental changes. Fundamental principles in the character of sensor response to these varied stimuli are discussed. Techniques and methods that may be used to exploit the difference between intruder and environmental responses, while using cost-effective discrimination methods, are described. It is shown bow the new Intelli-FIELD system was created, using currently available technologies, to provide both excellent detection properties, and an extremely low nuisance alarm rate, while at the same time greatly simplifying installation, calibration and maintenance. The details of the new system hardware components and test results from initial field installations are described. A comparison of field performance with the previous E-Field product is provided to indicate the advantages of this new sensor technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».