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Enregistrement W4387771193 · doi:10.1117/12.2679002

Development of a 1U new space camera for EMCCD and CCD sensors with enhanced low-light sensitivity

2023· article· en· W4387771193 sur OpenAlexaff
Olivier Daigle, Oleg Djazovski, J. Dupuis, René Doyon, Farbod Jahandar, Sarah Bouguéroua, Marie-Eve Ducharme, A. Gilbert, Jérémy Turcotte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensUniversité de MontréalCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronagraphElectronicsSituation awarenessSensitivity (control systems)Computer scienceTelescopeRemote sensingImage sensorJames Webb Space TelescopeOrbital mechanicsOpticsPhysicsExoplanetArtificial intelligenceElectrical engineeringAerospace engineeringComputer visionEngineeringElectronic engineeringSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With recent advances in large-scale space telescope missions, new sensors and technologies are made available for use in space for the first time. With the recent developments for the Coronagraph Instrument (CGI) instrument of the Nancy Grace Roman Space Telescope (NGRST), Electron Multiplying CCD (EMCCD) readout electronics and sensors are being qualified for extended use in space. To make this new remote sensing technology available for a wider range of missions, a new space camera version has been developed, with the first units outfitted with the Teledyne-e2v CCD201-20 EMCCD sensor. This novel camera, equipped with proprietary Camera Proximity Electronics (CPE), is built with a balance of space-qualified components and commercial off the shelf components with flight heritage to optimize cost, performance, and reliability. In addition to direct imaging and characterization of exoplanets, the sensitivity of this camera is also enabling Space Situational Awareness applications. The first imaging, random vibration and TVAC testing results of this new 1U camera platform named nüSpace will be presented.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,498

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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