Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years a significant growth of research involving the utilization of RF/microwave technologies in healthcare applications has been taking place. This "Special Issue on Biomedical Applications of RF/Microwave Technologies" is proof. Encouraged by funding from government agencies and private sources, and recognizing the emerging opportunities offered by high-frequency electronics and novel sensing technologies for advancing healthcare, researchers from various engineering disciplines have directed their interests to applications involving biological science and clinical medicine. The increase in RF/microwave-related activities targeting medical or biological problems is noticeable within the IEEE Microwave Theory and Techniques Society (IEEE MTT-S) community and beyond. These activities are broad in their scopes and involve multiple disciplines. They range from therapeutic, diagnostic, remote monitoring, and imaging applications of microwave technologies in clinical settings, as well as those involving sensing and communication over or through body tissues, where physiological or biochemical information are transmitted wirelessly, to the biological effects of these applications, in which the interaction of microwaves with tissues and living systems should be understood and manipulated. In addition, RF/microwave now serves as one of the key enabling technologies in innovative healthcare delivery and telemedicine. Three papers are on exposure systems for bioelectromagnetic research. Nine papers present radar-based systems for vital sign monitoring and object imaging. The remaining two radar papers focus on cancer detection by imaging. The Special Issue features papers from the US, UK, Japan, Korea, Australia, Canada, Saudi Arabia, Italy, Malaysia, Belgium, Germany, China, and France, indicating global efforts utilizing RF/microwave innovation for healthcare.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».