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Enregistrement W2166045427 · doi:10.1109/cca.2005.1507215

Protein-based photocell for high-speed motion detection

2005· article· en· W2166045427 sur OpenAlexafffund
Wei Wei Wang, George K. Knopf, A.S. Bassi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotoresistorOptoelectronicsResponsivityMaterials sciencePhotoelectric effectBacteriorhodopsinPhotodetectorDynamic rangePhotoconductivityPhotoelectric sensorOpticsResponse timeElectrodeLight intensityChemistryPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A high-speed motion detection system that utilizes bioelectronic photocells is described in this paper. Each individual photocell consists of a sandwich-structural device with an ITO (indium tin oxide) electrode/bR film/ITO electrode configuration. During illumination, the molecules in the thin bacteriorhodopsin (bR) film undergo a multi-state photocycle followed by a proton transport from the cytoplasmic side to the extracellular side of the cell membrane. Both the wavelength and intensity of the impinging light source influence the charge displacement and, thereby, the current flow. Experimental studies show that the bR photodetector measured by the current mode exhibits a wide dynamic range and very fast response time. The photoelectric response is approximately linear over the light power range of muW to W. The response time is related to the bR photocycle kinetics and has been measured in mus. The responsivity of the experimental photocell is ISO mV/mW at 570nm. In addition, the device exhibits a high degree of differential photosensitivity to change in incident light intensity. These photoelectric properties make bR film a viable material for designing spatio-temporal motion detection systems. Issues related to the design and fabrication of a high-resolution and high-speed motion detection system for machine vision applications are discussed

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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