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Enregistrement W3202512360 · doi:10.1109/aces53325.2021.00091

Biomedical Sensing Using Quantum Radars Based on Josephson Parametric Amplifiers

2021· article· en· W3202512360 sur OpenAlexaff
David Luong, Bhashyam Balaji, Sreeraman Rajan

Notice bibliographique

Revue2021 International Applied Computational Electromagnetics Society Symposium (ACES) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarQuantum sensorQuantumComputer scienceMicrowaveParametric statisticsElectronic engineeringPhysicsEngineeringQuantum informationQuantum networkTelecommunicationsQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss the feasibility of using microwave quantum radars in biomedical sensing applications, with a heavy focus on the equipment needed to operate such radars. A recent microwave quantum radar experiment used a device called a Josephson parametric amplifier (JPA) to generate quantum entangled signals. Since JPAs or JPA-like devices are expected to be used in most quantum radar implementations in the foreseeable future, we examine the operating requirements of JPAs. We find that the most important requirement for operating a JPA is the need for cryogenic cooling. This is easily accommodated in medical environments such as hospitals, so it is natural to consider whether quantum radars could work for biomedical sensing. We then find that, in fact, many of the strengths of quantum radars are naturally suited to medical contexts. We therefore conclude that the case for using JPA-based quantum radars for medical sensing is a strong one.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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