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Enregistrement W4401632767 · doi:10.1117/12.3020268

Spaceflight KID readout electronics development for PRIMA

2024· article· en· W4401632767 sur OpenAlexaff
Thomas Essinger-Hileman, Sanetra Bailey, Charles M. Bradford, Tyler Browning, Sean Bryan, Nicholas F. Cothard, Sumit Dahal, Myron Fendall, Chris Green, Alessandro Geist, Jason Glenn, Kevin Horgan, Tracee Jamison-Hooks, Jared Lucey, P. Mauskopf, Lynn Miles, Cody Roberson, J. E. Sauvageau, Adrian K. Sinclair, C. M. Wilson, G. Quilligan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDetectorElectronicsMultiplexingBandwidth (computing)SpaceflightNuclear electronicsCOSMIC cancer databaseAerospace engineeringElectrical engineeringAstronomyOpticsComputer scienceTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the design and testing of spaceflight multiplexing kinetic inductance detector (KID) readout electronics for the PRobe far-Infrared Mission for Astrophysics (PRIMA). PRIMA is a mission proposed to the 2023 NASA Astrophysics Probe Explorer (APEX) Announcement of Opportunity that will answer fundamental questions about the formation of planetary systems, as well as the formation and evolution of stars, supermassive black holes, and dust over cosmic time. The readout electronics for PRIMA must be compatible with operation at Earth-Sun L2 and capable of multiplexing more than 1000 detectors over 2 GHz bandwidth while consuming around 30 W per readout chain. The electronics must also be capable of switching between the two instruments, which have different readout bands,: the hyperspectral imager (PRIMAger, 2.5-5.0 GHz) and the spectrometer (FIRESS, 0.4-2.4 GHz). We present the driving requirements, design, and measured performance of a laboratory brassboard system.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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