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Enregistrement W2793879578 · doi:10.3390/photonics5010003

High Throughput AOTF Hyperspectral Imager for Randomly Polarized Light

2018· article· en· W2793879578 sur OpenAlexafffund
Ramy Abdlaty, John Orepoulos, Peter M. Sinclair, R. Berman, Qiyin Fang

Notice bibliographique

RevuePhotonics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical and Acousto-Optic Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHyperspectral imagingOpticsThroughputLiquid crystal tunable filterMaterials scienceOptical filterFilter (signal processing)Spectral resolutionSpectral imagingOptoelectronicsWavelengthPhysicsComputer scienceSpectral lineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acousto-optic tunable filter (AOTF) is one of the most used techniques for hyperspectral imaging (HSI), and is capable of fast and random wavelength access, high diffraction efficiency, and good spectral resolution. Typical AOTF-HSI works with linearly polarized light; hence, its throughput is limited for randomly polarized applications such as fluorescence imaging. We report an AOTF-based imager design using both polarized components of the input light. The imager is designed to operate in the 450 to 800 nm region with resolutions in the range of 1.5–4 nm. The performance characterization results show that this design leads to 68% improvement in throughput for randomly polarized light. We also compared its performance against a liquid crystal tunable filter (LCTF)-based imager.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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