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Enregistrement W2991415630 · doi:10.1002/jsid.864

Seamless ultrathin rear projection display

2019· article· en· W2991415630 sur OpenAlexafffund
Adrian Kitai

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Information Display · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProjectorLiquid-crystal displayDigital Light ProcessingProjection (relational algebra)Viewing angleOpticsLiquid crystal on siliconRGB color modelComputer scienceComputer graphics (images)Dot pitchPixelMaterials scienceComputer visionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new architecture for a thin (2‐cm depth) rear projection display is described. In order to achieve this small depth, a very high density of rear projectors is used. Three prototype displays using rear projectors on both 5‐ and 2‐cm pitch arrays are described. The displays can achieve an effective screen pixel pitch of as small as 0.5 mm, which makes this technology competitive in terms of resolution with fine pitch LED displays; however, orders of magnitude fewer LEDs are required: Each rear projector requires only one white LED and a color liquid crystal light modulator. In the three prototypes, the projector light modulators utilize 101‐cm (40 in.), 80‐cm (31.5 in.), and 60‐cm (24 in.) diagonal liquid crystal display glass. To minimize cost, no lenses are utilized for the rear projectors. An RGB LED array may augment the projector array, which provides a low resolution component of the image onto which the high resolution component is superimposed by the projector array. Edge gaps between active areas on adjacent LCD glass units are completely eliminated by the rear projection approach enabling low profile wall‐size seamless displays. Display contrast depends on rear projection screen design.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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