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Enregistrement W2979302714 · doi:10.1109/ccece.2019.8861852

Analysis on Nondispersive Infrared Device Characteristics Using Thermopile

2019· article· en· W2979302714 sur OpenAlexaff
Son Pham, Anh Dinh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermopilePower (physics)InfraredSIGNAL (programming language)Sensitivity (control systems)Process (computing)Computer scienceNoise (video)Maximum power principleElectronic engineeringOpticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the design process, analysis of important parts of the device will help to determine whether the upcoming device can function and which working aspects should be adjusted to meet the designing criteria. For nondispersive infrared device (NDIR) using thermopile, the first condition is damage threshold power at which the incident infrared power must not exceed to avoid damaging the thermopiles. The second condition is the maximum power, in which the incident infrared power should not be higher than a certain level to avoid degrading the sensitivity of the thermopiles. This paper shows a method to estimate the radiation from an IR source and the incident IR power to the thermopile. Signal-to-DC error, signal to noise ratio and other parameters were also analyzed. The real device was used to verify the theoretical values. The results prove that the analyzing method is useful in design, select components, modify, and optimize NDIR devices to detect gases and biological objects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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