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Enregistrement W2752926127 · doi:10.1021/acs.cgd.7b00730

Motion-Based Multiple Object Tracking of Ultrasonic-Induced Nucleation: A Case Study of <scp>l</scp>-Glutamic Acid

2017· article· en· W2752926127 sur OpenAlexafffund
Zhenguo Gao, Dan Zhu, Yuanyi Wu, Sohrab Rohani, Junbo Gong, Jingkang Wang

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésNucleationTracking (education)CrystallizationReflection (computer programming)Materials scienceUltrasonic sensorProcess (computing)Computer scienceObject (grammar)SmoothingBiological systemAcousticsComputer visionArtificial intelligencePhysicsEngineeringChemical engineeringBiologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A robust nucleation tracking technology was proposed to track the nucleation process of l -glutamic acid in this study. A motion-based multiple object tracking (MMOT) model was introduced to crystallization, for the first time, to help to track the moving crystals. A waterproof microcamera combined with a home-designed vial adaptor was used to record the nucleation process video stream. Optimization of parameters in the MMOT model and a moving average (MA) based smoothing method helped to determine the starting point of nucleation. Results showed the newly developed technology performed better under the influence of ultrasonic irradiation, which disabled the use of focused beam reflection measurement (FBRM).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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