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Enregistrement W4387299851 · doi:10.1117/12.2682610

Fast neutron radiography-based on single-photon digital photosensor: concept and demonstration

2023· article· en· W4387299851 sur OpenAlexaff
J.‐F. Pratte, K. Deslandes, T. Rossignol, N. Roy, F. Vachon, Robin Scarpellini, Guillaume Théberge‐Dupuis, Paul Hausladen, L. Fabris, Serge A. Charlebois

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonNeutronPhotodetectorNeutron imagingOpticsPhysicsComputer scienceRadiographyNuclear physicsMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, fast neutron radiography performed using pulse-counting detectors employed PMTs coupled to plastic scintillator pixel arrays. SiPM-based systems are now sought to replace fragile PMTs, but conventional, “analog” SiPMs suffer from intrinsic limitations which limit their achievable performance. Among these limitations, a complete analog readout and digitizer chain is required, a counterintuitive approach when considering that the single-photon avalanche diode (SPAD), the basic unit cell of SiPMs, is a Boolean detector providing digital detection at the sensor level. This paper outlines a new concept for neutron radiography instrumentation by using photon-to-digital converters (PDCs, aka digital SiPMs), a fully digital solution to sense the scintillation light.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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