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Enregistrement W2920972516 · doi:10.1117/12.2313786

On-sky demonstration of the SuperSpec millimeter-wave spectrometer (Conference Presentation)

2018· article· en· W2920972516 sur OpenAlexaff
K. S. Karkare, P. S. Barry, C. M. Bradford, S. C. Chapman, George Che, Jason Glenn, Samuel Gordon, Steven Hailey-Dunsheath, M. Hollister, A. Kovács, H. G. LeDuc, P. Mauskopf, Ryan McGeehan, Christopher M. McKenney, Theodore Reck, J. Redford, E. Shirokoff, C. Tucker, J. Turner, Samantha Walker, Jordan Wheeler, J. Žmuidzinas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtremely high frequencySpectrometerSkyPresentation (obstetrics)Computer scienceMillimeterRemote sensingPhysicsAstronomyOpticsTelecommunicationsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SuperSpec is an on-chip filter-bank spectrometer designed for wideband moderate-resolution spectroscopy at millimeter and submillimeter wavelengths. Employing TiN kinetic inductance detectors, the device has demonstrated noise performance suitable for photon noise limited ground-based observations at excellent millimeter-wave observing sites. In these proceedings we present a demonstration instrument featuring six independent single-polarization SuperSpec chips, covering 190-310 GHz with 300 channels. We summarize spectrometer performance, describe the cryostat and optical coupling, and present the readout and telescope control system. In an initial deployment to the Large Millimeter Telescope, we plan to observe submillimeter galaxies in [CII] emission at redshifts 5 < z < 9 and CO emission from lower-redshift galaxies. Real on-sky performance will inform the design of the next generation of instruments using large numbers of SuperSpec devices, which could include multi-object spectrometers or line intensity mapping experiments that target [CII] during the Epoch of Reionization.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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