Nonparametric Dense-Object Detection Algorithm for Applications of Cosmic-Ray Muon Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present an algorithm that utilizes data generated by cosmic-ray muon-scattering tomography for passive nondestructive detection of dense objects. Our clustering-based approach uses a nonparametric statistical test based on a reference case to determine the presence of high-density high-$Z$ material, such as illicit nuclear material hidden inside a shipping canister. The algorithm outputs a single decision value for the absence or presence of illicit material without the need to perform a detailed visual tomographic reconstruction and/or the need to rely on human interpretation, in contrast to many other muon-based imaging techniques. The performance of the algorithm is demonstrated using experimental data obtained with the Cosmic-Ray Inspection and Passive Tomography detector from two setups consisting of a lead flask, a 55-gallon drum filled with sand, and 2 kg of metallic depleted uranium (DU). The results of these experiments illustrate that the high-density lead flask can be automatically distinguished from the background, with an area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC) of 0.90 using less than 90 s of data; the lead flask with 2 kg of DU inside can be detected within the 55-gallon drum containing sand in under 5 min with an AUC of 0.91. Our experimental results illustrate the efficacy of this algorithm for the identification of dense objects using reference background measurements. Practical applications of this algorithm are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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