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Enregistrement W2994481201 · doi:10.1063/1.5129786

Tomography reconstruction of beams extracted from an ion source

2019· article· en· W2994481201 sur OpenAlexaffabout
Suresh Saminathan, F. Ames, R. Baartman, M. Marchetto, Owen Lailey, A. Mahon

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of WaterlooTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamlineOpticsBeam (structure)TomographyIon beamLaser beam qualityMaterials scienceIonPhysicsLaserLaser beams

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commissioning of the CANREB (CANadian Rare isotope facility with Electron Beam ion source) system and its associated beamlines has recently begun at TRIUMF. At the head of this beamline is an ion source used to produce stable alkaline ions with energy up to 60 keV for the CANREB system. Throughout commissioning, it is essential to have a means of verifying beam quality and ensuring that the required beam parameters along the beamline are met. This is accomplished using tomography reconstruction, which consists of taking one-dimensional scans at different projections and reconstructing an image of the beam in two dimensions using the maximum entropy algorithm. Tomography enables the visualization of the shape of the beam as well as the investigation into the possible presence of aberrations. Initially, tomography reconstruction is performed by using simulated beam profiles at the measurement locations and is then performed by using measured beam profiles. Additionally, these measurements are benchmarked by fitting the initial beam parameters in our beam optics model, and the results are presented.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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