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Enregistrement W2313738111 · doi:10.1115/ipack2007-33221

Compact Thermal and System Modeling of Chip-Scale Pyroelectric Infrared Imager

2007· article· en· W2313738111 sur OpenAlexaff
Brian Smith, Cristina H. Amon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorPyroelectricityInfraredThermalTransient (computer programming)Computer scienceInfrared detectorThermal massCardinal pointElectronic engineeringChipMaterials scienceOptoelectronicsOpticsPhysicsEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of pyroelectric infrared detectors is directly related to the ability of the sensor material to retain infrared energy (heat) incident from the source and to react fast to changing heat loads. This leads to a complicated, three dimensional, transient thermal models when many detectors are assembled into an infrared focal plane array (IRFPA) for thermal imaging. Adjacent pixels and the underlying substrate conduct heat away from the sensor material and add thermal mass to the system. This paper describes efforts and drawbacks in deriving a system model to capture thermal phenomena in a candidate IRFPA. Of particular interest is the tradeoff between cumbersome finite element models (long solve time, complicated meshes) and a reduced-size RC network circuit model that is simple to solve and integrate with the electrical design but may not capture the full thermal behavior of the system adequately. The thermal models are cast in terms of the operating principles of pyroelectric devices to describe a full electrical-thermal system model that adapts existing literature in the field to the specific system described in this work.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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