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Enregistrement W2745249596 · doi:10.5539/mas.v11n9p30

A Retrofitted Metallurgical Microscope Using Light Emitting Diodes for Multi-Spectral Imaging

2017· article· en· W2745249596 sur OpenAlexvenueno aff
Jerry Opoku-Ansah, Benjamin Anderson, Moses Jojo Eghan, Peter Osei‐Wusu Adueming, Charles Lloyd Yeboah Amuah, Samuel Sonko Sackey

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetAbdus Salam International Centre for Theoretical Physics
Mots-clésMicroscopeMultispectral imageMaterials scienceOpticsMicroscopyOptical microscopeLight-emitting diodeSpectral imagingUltravioletWavelengthOptoelectronicsInfraredRemote sensingScanning electron microscopePhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-spectral imaging (MSI) has made diagnosis of microscopic samples considerably easier and information abound. Most MSI systems use continuum light sources and filters for imaging purposes. However, these light sources and filters are relatively expensive, unstable due to extreme pressure and temperature and associated with prolong acquisition time. In this work, we present a metallurgical microscope retrofitted with light-emitting diodes (LEDs) as illumination sources for MSI microscopy. This multispectral LED imaging microscope (MSLEDIM) is relatively cheaper and capable of acquiring images in reflection, transmission and scattering modes at thirteen (13) different wavelengths ranging from ultraviolet to near infrared. The microscope has been demonstrated in biomedical and entomological research fields. The MSLEDIM can be used in various scientific research fields for imaging microscopic samples.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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