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Enregistrement W4241217458 · doi:10.1109/map.2014.6931719

IEEE Transactions on Antennas and Propagation Announces a Special Issue on Theory and Applications of Characteristic Modes

2014· article· en· W4241217458 sur OpenAlexaff
Buon Kiong Lau, Hiroyuki Arai, Dirk Manteuffel, Sean V. Hum

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Propagation Magazine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)Reconfigurable antennaComputer scienceElectronic engineeringOmnidirectional antennaDirectional antennaMIMORadiation patternFeature (linguistics)HandsetEngineeringTelecommunicationsAntenna efficiencyBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Theory of Characteristic Modes (TCM) had its humble beginnings in the early 1970's. The beauty of TCM lies in its ability to fully characterize the radiation and scattering properties of an arbitrary object based only on the object's geometry and material properties. This ability provides valuable insights into an antenna's behavior independent of the feeding arrangement as well as providing information about how desirable radiation modes can be excited. This feature has led to its use to design integrated antennas in the High Frequency (HF) band for land vehicles, ships and aircraft. However, TCM had largely remained a specialist field until it was rediscovered for aiding the design of mobile handset antennas about a decade ago. In particular, TCM provides a powerful tool to understand and exploit excitation of the terminal chassis to enhance antenna performance. Another powerful feature of TCM is that multiple characteristic modes at a given frequency facilitate orthogonal radiation patterns, which provide effective Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) antennas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,022

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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