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Enregistrement W4401786339 · doi:10.1117/12.3020037

LUVCam the Little Ultraviolet Camera: a low-cost high-performance UV CMOS camera

2024· article· en· W4401786339 sur OpenAlexaff
A. Tohuvavohu, Mark Barnet, Shaojie Chen, Christopher J. Damaren, M. R. Drout, Julia Empey, Jean-Christophe Fronteddu, Braden Gail, Ajay Gill, Gavin Hay, Sarik Jeram, Christopher D. Matzner, Patrick Nkwari, Dhwanil Patel, Emma Seabrook, Mohamed M. Shaaban, Suresh Sivanandam, Jacob Taylor, Phil Van-Lane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltravioletCMOSCMOS sensorComputer scienceOptoelectronicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astronomy-grade cameras with robust performance and heritage in the space environment have long been costly, substantially limiting capacity for space-based astronomy and creating a resource barrier to access. Additionally, ultraviolet observations have historically been limited by the low-sensitivity of most sensors in this wavelength range. The LUVCam program is designed to address both issues, providing a high-performance, low-cost, UV/optical camera system sufficiently capable to support a wide-array of space-based astronomy missions. LUVCam features a large format, low-noise, large pixel, and high quantum efficiency, commercial-off-the-shelf backside illuminated CMOS sensor, packaged with custom built readout electronics and thermomechanical structure. LUVCam is ITAR-free, and cheap to fabricate, opening up new opportunities for access to space telescopes. LUVCam has reached TRL 6, and has passed qualification testing for operation in low-earth orbit, with competitive performance from 200-900 nm. LUVCam is manifested for multiple near-term orbital missions, including a technology demonstration CubeSat, and a UV transient astronomy SmallSat.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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