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Enregistrement W4360993817 · doi:10.1109/tim.2023.3261906

Rapid Electromagnetic Induction Imaging With an Optically Raster-Scanned Atomic Magnetometer

2023· article· en· W4360993817 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin Maddox, Cameron Deans, Han Yao, Y. Cohen, Ferruccio Renzoni

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilFaculty of Arts and Social Sciences, Carleton UniversityDefence Science and Technology Laboratory
Mots-clésRaster scanRaster graphicsEMIElectromagnetic interferenceMagnetometerRadio frequencyElectromagnetic inductionElectrical conductorMaterials scienceOpticsBiomagnetismPhysicsMagnetic fieldComputer scienceElectromagnetic coilTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an apparatus to overcome the limitations of mechanical raster-scanning in electromagnetic induction imaging (EMI) techniques by instead performing a 2D optical raster-scan within the vapour cell of a radio-frequency atomic magnetometer (RF-AM). A large cuboidal <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">87</sup> Rb vapour cell is employed to act as the medium of an RF-AM with the pump and probe beams translated in the cell via acousto-optics. The technique is shown to give robust and repeatable magnetic measurements over the cell volume and successfully resolves conductive targets with EMI. Optical raster-scanning removes the limitation of slow mechanical actuation and a fast imaging procedure is enacted resolving conductive targets at a rate of 40 ms/pixel.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,679

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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