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Enregistrement W4244873109 · doi:10.31224/osf.io/pzjgr

Pseudo-Random Sequence (PRS) (Space)Time-Modulated Metasurfaces

2021· preprint· en· W4244873109 sur OpenAlexaff
Xiaoyi Wang, Christophe Caloz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModulation (music)WaveformSequence (biology)MultiplexingInterference (communication)Space timePhysicsComputer scienceTransient (computer programming)Dispersion (optics)OpticsChannel (broadcasting)Topology (electrical circuits)TelecommunicationsAcousticsRadarEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel class of (space)time-modulated metasurfaces, namely (space)time metasurfaces that are modulated by pseudo-random sequence (PRS) waveforms. In contrast to their harmonically or quasi-harmonically modulated counterparts, these metasurfaces massively alter the temporal spectrum of the waves that they process; as a result, they exhibit distinct properties and offer complementary applications. These metasurfaces are assumed here to operate in the `slow-modulation' regime, where the fixed-state time between state-transition is much larger than the transient time associated with the dispersion of the media involved, which allows safe separation of the time-variance and frequency-dispersive effects of the system. Thanks to the special properties of their modulation, which are generally assumed to have a staircase shape and to be periodic in addition to being pseudo-random, the PRS (space)time-modulated metasurfaces can perform a number of unique operations, such as spectrum spreading, interference suppression, and row/cell selection. These properties, combined with modern microwave CMOS technologies, lead to applications with unique performance or/and features, such as electromagnetic stealth, secured communication, direction of arrival estimation, and spatial multiplexing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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