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Enregistrement W3119782209 · doi:10.3390/s21020598

3D Photon-To-Digital Converter for Radiation Instrumentation: Motivation and Future Works

2021· review· en· W3119782209 sur OpenAlexaff
J.‐F. Pratte, F. Nolet, Samuel Parent, F. Vachon, N. Roy, T. Rossignol, K. Deslandes, H. Dautet, Réjean Fontaine, Serge A. Charlebois

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilicon photomultiplierAvalanche photodiodeConvertersTime-to-digital converterPhotomultiplierInstrumentation (computer programming)PhysicsAvalanche diodeElectronic engineeringSingle-photon avalanche diodeComputer scienceElectrical engineeringOpticsDetectorEngineeringScintillatorElectronic circuitVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analog and digital SiPMs have revolutionized the field of radiation instrumentation by replacing both avalanche photodiodes and photomultiplier tubes in many applications. However, multiple applications require greater performance than the current SiPMs are capable of, for example timing resolution for time-of-flight positron emission tomography and time-of-flight computed tomography, and mitigation of the large output capacitance of SiPM array for large-scale time projection chambers for liquid argon and liquid xenon experiments. In this contribution, the case will be made that 3D photon-to-digital converters, also known as 3D digital SiPMs, have a potentially superior performance over analog and 2D digital SiPMs. A review of 3D photon-to-digital converters is presented along with various applications where they can make a difference, such as time-of-flight medical imaging systems and low-background experiments in noble liquids. Finally, a review of the key design choices that must be made to obtain an optimized 3D photon-to-digital converter for radiation instrumentation, more specifically the single-photon avalanche diode array, the CMOS technology, the quenching circuit, the time-to-digital converter, the digital signal processing and the system level integration, are discussed in detail.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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