Microwave resonator array with liquid metal selection for narrow band material sensing
Notice bibliographique
Résumé
A microwave resonator array is integrated with liquid metal to select an individual resonator response within a resonator array, enabling simple and accurate analysis for dielectric sensing. Galinstan, a liquid metal, acts as a multiplexer by inducing a capacitive load to the nearby resonator, lowering its resonant frequency, and thereby isolating its resonant response from other resonators in the array. The liquid metal could be positioned within a fluidic channel to be above any of the resonators, which tuned the resonant frequency from 3.9 to 3.3 GHz where it can be analyzed individually. The resonators showed a consistent response to liquid metal tuning, with tuning error measured below 30 MHz (5%). The sensor also exhibited stable sensitivity to test materials placed on the selected resonator, with a maximum resonant frequency shift of 300 MHz for a dielectric test material (ε = 10.2) and almost no variation in resonant amplitude. The selected resonant response was only sensitive to materials on the selected resonator, and was unaffected by test materials, even when placed on other resonators. The presented design enabled robust and accurate detection of materials using planar microwave resonators that can be controlled at a user's convenience, specifically for use in systems where multiple parameters or system settings may need to be individually determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».