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Enregistrement W4402621713 · doi:10.3390/electronics13183715

Advancing Quantum Temperature Sensors for Ultra-Precise Measurements (UPMs): A Comparative Study

2024· article· en· W4402621713 sur OpenAlexaff
Aziz Oukaira, Ouafaa Ettahri, Ahmed Lakhssassi

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantumEnvironmental sciencePhysicsEngineering physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we compared the performance of quantum temperature sensors (QTSs) with conventional sensors (CSs), highlighting differences in measurement accuracy and stability. Quantum sensors (QSs), known for their ability to provide ultra-precise measurements (UPMs), were tested across a temperature range of −10 to 40 °C. The results indicate that QSs offer superior accuracy, with a lower average error and a smaller standard deviation compared to CSs, indicating better measurement stability. For this comparison, we utilized Python scripts to conduct simulations and statistical analyses, leading to precise and reproducible results. The sensor performance was simulated in a controlled environment, and the obtained data were compared with experimental results. This comparison reveals that QSs are more reliable for applications requiring high precision, such as those in the Internet of Things (IoT) domain. These findings underscore the potential advantage of QSs in critical systems where measurement accuracy is paramount.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,686

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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