A Biomedical Design of a Femtotesla Ferromagnetic Detector with Quasi-Super Conductor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a flexible femto-tesla detector design using multi-level cascade modules (quantum magnetic chips, semiconductor cooling, graphene superconductors, power supply, and control circuits). The quantum magnetic chip could be any quantum effect-based chip such as tunnel magnetoresistance, superconducting quantum interference devices, spin exchange relaxation-free, optically pumped magnetometers, semiconductor cooling device could be made of bismuth telluride, lead telluride, silicon–germanium, and bismuth antimonide alloys with copper or graphene coated ceramic plate, soft version is preferable to prevent long term cracking issue, the superconductor could be zero resistance based or Meissner effect based, critical temperature high one is preferable, such as graphene, quasi superconduct like Ohno Continuous Casting (CCC) is acceptable as well, power supply and control circuits must be extreme low noise made with the latest chip technology like silicon carbide and silicon nitride. Such design is mainly meant for educational usage. The lower cost is the main design goal. Its magnetic focusing lens combines semiconductors with room-temperature quasi-superconductors. A tapered superconducting disk with a central elliptical hole concentrates magnetic flux by repelling field lines toward the hole, amplifying field strength. Civilian applications include detecting biological magnetism, say, monitoring the student attention level during the study, diagnosing Alzheimer’s and depression in humans/pets. The high-end military uses involve long-range detection of stealth submarines, carriers, tanks, and stealth aircraft. The main challenge of designing such a system is to understand the environment magnetic noise fluctuation patterns, as such, we have conducted short and long term measurements to catch the effect of Moon cycle on the background noise, these data and analysis will allow us to design an advanced Karman filter to remove the Moon noise, to see femto-Tesla variation in a more accurate design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».