MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383112877 · doi:10.1109/ojap.2023.3292108

A Deep Learning-Based Approach to Design Metasurfaces From Desired Far-Field Specifications

2023· article· en· W4383112877 sur OpenAlexafffund
Chen Niu, Mario Phaneuf, Tianke Qiu, Puyan Mojabi

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Antennas and Propagation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCMC Microsystems
Mots-clésNear and far fieldComputer scienceField (mathematics)Artificial intelligenceSystems engineeringEngineeringPhysicsOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A deep learning neural network model in conjunction with a method to incorporate auxiliary surface waves is developed for the macroscopic design of transmitting metasurfaces. The main input to the neural network model is the user-defined desired far-field specifications. This network is used to calculate the required tangential electromagnetic fields on the metasurface. These fields will then be augmented by incorporating auxiliary surface waves along the metasurface for power redistribution to satisfy the requirement for having lossless and passive metasurfaces. The designs will then be evaluated using full-wave simulations of metasurfaces with three-layer unit cell topology in both 2D and 3D scenarios.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,172 · 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'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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Open Journal of Antennas and PropagationMême sujetMetamaterials and Metasurfaces ApplicationsTravaux en français237 207