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Enregistrement W4402909764 · doi:10.1016/j.eng.2024.09.014

The Low-Attenuation Endfire Leaky-Wave State on an Optically Transparent Lossy Film

2024· article· en· W4402909764 sur OpenAlexaff
Ziheng Zhou, Yongjian Zhang, Yilin Zheng, Ke Chen, Yueming Gao, Yuehe Ge, Yue Li, Yijun Feng, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaFuzhou UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLossy compressionAttenuationOpticsState (computer science)Materials sciencePhysicsComputer scienceAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of high-performance optically transparent radio frequency (RF) radiators is limited by the intrinsic loss issue of transparent conductive films (TCFs). Instead of pursuing expensive endeavors to improve the TCFs’ electrical properties, this study introduces an innovative approach that leverages leaky-wave mode manipulation to mitigate the TCFs’ attenuating effect and maximize the RF radiation. Our finding reveals that the precise control of the mode confinement on glass-coated TCFs can create a low-attenuation window for leaky-wave propagation, where the total attenuation caused by TCF dissipation and wave leakage is effectively reduced. The observed low-attenuation leaky-wave state on lossy TCFs originates from the delicate balance between wave leakage and TCF dissipation, attained at a particular glass cladding thickness. By leveraging the substantially extended radiation aperture achieved under suppressed wave attenuation, this study develops an optically transparent antenna with an enhanced endfire realized gain exceeding 15 dBi and a radiation efficiency of 66%, which is validated to offer competitive transmission performance for advancing ubiquitous wireless communication and sensing applications.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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