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Enregistrement W4312190443 · doi:10.1364/oe.462587

Snapshot hyperspectral imaging with quantum correlated photons

2022· article· en· W4312190443 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésHyperspectral imagingSnapshot (computer storage)OpticsSpectral resolutionPhotonSpectral imagingMultispectral imageImaging spectroscopySpectroscopyPhysicsImage resolutionRemote sensingFull spectral imagingSpectrometerImaging spectrometerComputer scienceSpectral lineGeologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperspectral imaging (HSI) has a wide range of applications from environmental monitoring to biotechnology. Conventional snapshot HSI techniques generally require a trade-off between spatial and spectral resolution and are thus limited in their ability to achieve high resolutions in both simultaneously. Most techniques are also resource inefficient with most of the photons lost through spectral filtering. Here, we demonstrate a proof-of-principle snapshot HSI technique utilizing the strong spectro-temporal correlations inherent in entangled photons using a modified quantum ghost spectroscopy system, where the target is directly imaged with one photon and the spectral information gained through ghost spectroscopy from the partner photon. As only a few rows of pixels near the edge of the camera are used for the spectrometer, effectively no spatial resolution is sacrificed for spectral. Also since no spectral filtering is required, all photons contribute to the HSI process making the technique much more resource efficient.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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