Active Region Extent Assessment with X-rays (AREA-X)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of semiconductor sensors for new particle tracking detectors places increasing limits on sensor characteristics such as uniformity, size and shape of inefficient areas and size of active compared to inactive sensor areas. Accurately assessing these relatively subtle effects requires either measurements in particle beams or the modification of samples to be used in dedicated laser test setups. Active Region Extent Assessment with X-rays (AREA-X) has been developed as an alternative method for the fast, efficient and precise study of the active area of a semiconductor sensor. It uses a monochromatic, micro-focused X-ray beam with a 10–20 keV energy range as provided by several synchrotron beam lines and uses the photo current induced in the sensor to measure the depth of the responsive sensor volume. It can be used to study local inhomogeneities or inefficiencies, the overall extent of the active sensor volume and its shape and its localised application, which makes the need to gather statistics over a large area unnecessary, allowing for fast readout, which enables studies of the sensor behaviour at a range of external parameters, e.g. temperature or applied bias voltage. This paper presents the measurement concept and technical setup of the measurement, results from initial measurements as well as capabilities and limitations of the method.
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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 découle