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Enregistrement W4394486602 · doi:10.6084/m9.figshare.20751417

Dual-imaging-mode smart hydrogel information platform for illumination-independent covert decryption and read

2022· dataset· en· W4394486602 sur OpenAlexaff
Junjie Wei, Long Li, Rui Li, Qingquan Liu, Zejun Yan, Tao Chen

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovertDual modeDual (grammatical number)Computer scienceMode (computer interface)Computer hardwareEmbedded systemHuman–computer interactionEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart hydrogel with color responsiveness is envisioned as one of the most promising materials for advanced information encryption and decryption platform, but the illumination-dependent way of decrypting and reading information leads to the worrying of concealment in some particular scenarios. Herein, we proposed a smart hydrogel information platform with dual imaging modes by utilizing the accompanying behaviors in transparency change and heat releasing after crystallization of supercooled solution. For this smart hydrogel information platform, the hidden information could be written and decrypted by ink of ethylene glycol and decryption tool of seed crystal, respectively. Furthermore, in addition to the traditional optical imaging mode with the assistance of light illumination, the decrypted information on dual-imaging-mode hydrogel platform also could be read by thermal imaging mode in dark environment owing to the exothermic crystallization. The illumination-independent read mode based on heat radiation helps to improve the secrecy and safety of the decryption and read process. This investigation provides a facile and feasible strategy to design illumination-independent information platform that enables reading the encrypted information in secret.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,020

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
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