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Enregistrement W4281756461 · doi:10.23919/eumc50147.2022.9784276

Using Gypsum Material as the Substrate for Inside Wall Embedded Wireless IoT Sensors

2022· article· en· W4281756461 sur OpenAlexaff
Zahra Badamchi, Tarek Djerafi

Notice bibliographique

Revue2021 51st European Microwave Conference (EuMC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGypsumPlanarMaterials scienceSubstrate (aquarium)WirelessDielectricBandwidth (computing)Internet of ThingsAntenna (radio)Computer scienceOptoelectronicsElectronic engineeringAcousticsElectrical engineeringComposite materialTelecommunicationsEngineeringPhysicsEmbedded systemGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the drywall (Gypsum material) which is the main material that is commonly used inside the buildings is directly considered as the dielectric substrate to develop two planar antennas. This makes it possible to take into account the effect of surrounding materials by integrating the radiating antenna with these materials while reducing the cost for Internet of Things (IoT) applications in smart buildings. To verify the capability of Gypsum material, two planar antennas are designed to operate at 2.4 GHz IEEE 802.15.4 standard. The measured results reveal a bandwidth of 2.37-2.53 GHz (6.5%) and a gain level of 5.83 dBi for the fabricated patch antenna, while the same characteristics for the fabricated modified high gain antenna are 2.2-2.8 GHz (24%) and 12.83 dBi, respectively. The measurements are in fine agreement with simulation predictions which verifies the usefulness of using the Gypsum material as the substrate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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