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Enregistrement W3013670614 · doi:10.1002/jsid.892

Antireflection displays with ambient contrast enhancement for extended device battery lifetime and reduced energy consumption

2020· article· en· W3013670614 sur OpenAlexaff
Karl Köch, Brooke A. Hathaway, Carlo Kosik Williams, Jaymin Amin, Alexandre Mayolet, Deeder Aurongzeb, J. David McDonald, Shandon D. Hart

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Information Display · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast (vision)Battery (electricity)Energy consumptionComputer scienceMaterials scienceConsumption (sociology)Energy (signal processing)Contrast ratioOptoelectronicsComputer graphics (images)OpticsElectrical engineeringComputer visionAestheticsArtPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antireflection (AR) coatings can improve the viewing experience of a display, including mobile electronic devices such as smartphones, tablets, and laptops that are typically operated on battery power and protected with chemically strengthened glass. In this work, we discuss the trade‐offs between optimal user viewing experience in brightly lit environments and battery lifetime for an AR versus a non‐AR mobile display. We show that under 400–1,000 lux ambient illumination, an AR‐based display can be operated at >30% lower luminance than a non‐AR display with similar human perception of contrast based on a perceptual contrast length model, resulting in a potential improvement of >15% in device battery lifetime and a similar proportion of energy savings.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,250

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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