A Deep Learning-based Surrogate for the XRF Approximation of Elemental Composition within Archaeological Artefacts before Restoration
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
The restoration of archaeological artefacts is naturally utterly important for preserving the cultural heritage. The first step that is undertaken in this process is the chemical analysis of the object, in order to decide the best procedures for its restoration. The gold standard in approximating the concentration of the elements in its composition (in percentages, between 0 and 100) is performed through an X-ray fluorescence (XRF) machine. While this is a non-invasive approach, it comes at substantial financial and training costs, and possible radiation exposure of the investigator. In this context, the present paper explores the potential of a deep learning regression model to give an estimate on the concentration of a given element from stereo microscopy slides of historical artefacts, as an alternative means to the XRF. Two problems with different degrees of complexity are examined in turn. The first one is represented by the consideration of iron objects, where the metal is strongly dominant in the chemical structure. The second comes both as a complement to the other, in order to expose the model also to non-iron items, and as a more difficult task of identifying the degree of copper that is present only as part of an alloy constitution. While for iron the one absolute value prediction of the model is always very close to the XRF approximation, copper has a wider distribution of its concentration among objects, which is more challenging to learn; hence, performance for a singular absolute estimation can rise only with the increase in the amount of data. A window of error acceptability was also implemented and it allows for an approximation that is sufficient for grasping the degree of the metal in the composition that is necessary for the restoration procedures. The findings therefore provide a first step in putting forward a computational support tool that represents a less expensive and less dangerous alternative for approximating the elemental analysis before artefact reinstatement.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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