Design of Miniaturized Sensors for a Mission-Oriented UAV Application: A New Pathway for Early Warning
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, the increasing threats associated with Chemical and Radiological (CR) agents prompted the development of new tools to detect and collect samples without putting in danger first responders inside contaminated areas. A particularly promising branch of these technological developments relates to the integration of different detectors and sampling systems with Unmanned Aerial Vehicles (UAV). The adoption of this equipment may bring significant benefits for both military and civilian implementations. For instance, instrumented UAVs could be used in support of specialist military teams such as Sampling and Identification of Biological, Chemical and Radiological Agents (SIBCRA) team, tasked to perform sampling in contaminated areas, detecting the presence of CR substances in field and then confirming, collecting and evaluating the effective threats. Furthermore, instrumented UAVs may find dual-use application in the civil world in support of emergency teams during industrial accidents and in the monitoring activities of critical infrastructures. Small size drones equipped with different instruments for detection and collection of samples may enable, indeed, several applications, becoming a tool versatile and easy to use in different fields, and even featuring equipment normally utilized in manual operation. The authors hereby present the design of miniaturized sensors for a mission-oriented UAV application and the preliminary results from an experimental campaign performed in 2020.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».