Réseaux de capteurs d'hydrogène passifs sans fil
Bibliographic record
Abstract
L'objectif du projet est l'implémentation d'un capteur d'hydrogène dans un réseau de capteurs passifs sans fil opérant dans la bande ISM (industriel, scientifique et médical) 902 -928 MHz.Le capteur d'hydrogène proposé est de type MûS (métal oxyde-silicium).Le système proposé inclut une antenne pour transmettre les mesures effectuées au lecteur.Le réseau sans fil est réalisé en exploitant les dimensions des capteurs.Chaque capteur présente une capacité différente des autres capacités MûS en fonction de l'aire de la couche sensible exposée au gaz, ce qui fait en sorte que chaque étiquette résonnera à une fréquence différente.Les différentes étapes de fabrication et d'optimisation de l'étiquette sans fil sont décrites dans les différentes sections de ce mémoire.Avant-propos Le travail présenté dans ce mémoire a été effectué au Laboratoire de micro systèmes et télécommunications (LMST), au sein du Département du génie électrique et génie informatique dans l'Université du Québec à Trois-Rivières.Je tiens tout d'abord à remercier Monsieur Fréderic Domingue, pour m'avoir accueilli dans le laboratoire.Merci pour vos conseils précieux, votre soutien, votre disponibilité et surtout toute la confiance que vous avez su m'accorder.Je tiens à remercier également mon codirecteur, Monsieur Adel Omar Dahmane, notamment pour son soutien et son appui permanent, pour ses conseils directifs afin que je puisse réussir mon cheminement pour l'obtention du diplôme de maitrise.Je tiens à remercie mes collègues de recherche, pour leurs aides, pour l'esprit d'équipe qui règne à l' LMST.Je tiens à remercier la fondation de l'université du Québec à Trois-Rivières pour son soutien financier, Merci une autre fois .Enfin, je tiens à remercier tous les membres de ma famille pour leur soutient et leurs appuis moraux.Je leur serai reconnaissant toute ma vie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".