SATzilla2007: a New & Improved Algorithm Portfolio for SAT
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the non-contact optical detection of debris material that adheres to the substrates of color filters (CFs) and thin-film transistors (TFTs) by area charge-coupled devices (CCDs) and laser sensors. One of the optical detections is a side-view illumination by an area CCD that emits a coherency light to detect debris on the CF. In contrast to the height of the debris material, the image is acquired by transforming the geometric shape from a square to a circle. As a result, the side-view illumination from the area CCD identified the height of the debris adhered to the black matrix (BM) as well as the red, green, and blue of a CF with 95, 97, 98, and 99% accuracy compared to the golden sample. The uncertainty analysis was at 5% for the BM, 3% for the red, 2% for the green, and 1% for the blue. The other optical detection, a laser optical interception with a horizontal alignment, inspected the material foreign to the TFT. At the same time, laser sensors intercepted the debris on the TFT at a voltage of 3.5 V, which the five sets of laser optics make scanning the sample. Consequently, the scanning rate reached over 98% accuracy, and the uncertainty analysis was within 5%. Thus, both non-contact optical methods can detect debris at a 50 μm height or lower. The experiment presents a successful design for the efficient prevention of a valuable component malfunction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».