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Enregistrement W4392191361 · doi:10.18280/mmep.110215

Optimization of 5-Locations LDs for VLC Systems Illumination

2024· article· en· W4392191361 sur OpenAlexvenueno aff
Husam Noman Mohammed Ali, Nahla Ali Tomah, Aghssan Mohammed Nwehil

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced optical system design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisible light communicationComputer scienceOpticsPhysicsLight-emitting diode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visible light communication (VLC) is one of the fastest wireless communication systems compatible with 5G and beyond.Therefore, it was necessary to employ rapid modulation systems compatible with intensity modulation / direct detection (IM / DD), such as Flip-FBMC modulation technology.The distribution of illumination units across the entirety of the room poses the greatest difficulty for the VLC distribution system.Previous models suffered from dark spots or blind spots in the center of the room, which is the user's mobility area, as well as high power consumption, which is one of the most influential factors influencing the system.This is the first instance in which the illumination units are distributed in new locations by five lights installed in the ceiling in order to eradicate dark spots by using a laser diode (LD) instead of an LED due to its high-intensity illumination.The optimal semi-angle and field of view were calculated to be 43 o and 45 o , respectively, in order to obtain the best results in terms of the received optical power and the preferred performance of the SNR distribution in comparison to the previous models, as well as to improve the power consumption of the illumination units.using the optimal values of the semi-angle at 43° and FOV at 45° , the current findings indicate that Model 3 also attained the highest optical power received and the best SNR distribution performance compared to the previous models.In this way, a complete illuminate distribution is obtained for the room.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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