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Enregistrement W2857633528 · doi:10.1109/jrfid.2018.2854264

Improving the <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${Q}$ </tex-math> </inline-formula>-Factor of Printed HF RFID Loop Antennas on Flexible Substrates by Condensing the Microstructures of Conductors

2018· article· en· W2857633528 sur OpenAlexaff
Gaozhi Xiao, Zhiyi Zhang, Hiroshi Fukutani, Ye Tao, Stephen Lang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Radio Frequency Identification · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoop (graph theory)Electrical engineeringComputer scienceTopology (electrical circuits)MathematicsEngineeringCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High frequency (HF) radio frequency identification (RFID) loop antennas are popular for HF RFID, energy transfer and near field communication applications. One of the major parameters defining the working range of HF RFID antennas is theirQ-factor. Printing techniques are the ideal method for mass fabrication of HF RFID loop antennas. However, due to the relatively low conductivity of the inks available on the market, theQ-factor of the printed HF loop antenna tends to be low and in many cases, fails to meet the working range requirements. This paper reports two methods to condense the microstructures of the conductors in order to improve theQ-factors of printed HF RFID loop antennas. Both thermal compression (pressing the sample at elevated temperature) and near-infrared annealing are studied, and the results have demonstrated that both approaches are efficient in improving theQ-factors of printed loop antennas.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,024

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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