Étude de faisabilité d'un circuit de transmission basé sur un amplificateur classe E pour une prothèse cochléaire
Bibliographic record
Abstract
La prothèse cochléaire dont il est question dans cet ouvrage sera introduite au chapitre 2 par une description sommaire du système nerveux auditif. La présentation de quelques appareils que l'on retrouve sur le marché et dans les groupes de recherche permettra de décrire plus en détails les divers modules qui composent une prothèse cochléaire. Cette description mettra en évidence le module de communication qui permet d'alimenter l'implant en puissance et en données provenant du processeur de parole et qui se veut l'élément central de l'étude effectuée dans cet ouvrage. Le chapitre 3 présentera donc les diverses méthodes qui peuvent être utilisées pour mettre en oeuvre ce type de système en mettant l'accent sur le module de communication déjà utilisé par le Groupe de Recherche en Appareillage Médical de Sherbrooke (GRAMS). Il sera vu au chapitre 4 que l'amplificateur de classe E marié à un circuit de contre-réaction apporterait quelques réponses aux problèmes inhérents au système actuel en visant du même coup une plus grande stabilité du système. L'idée d'une étude globale du système sera retenue au chapitre 5 en évitant d'appliquer le modèle dans le but de satisfaire seulement les critères de performance les plus attrayants, comme le transfert de puissance."--Résumé abrégé par UMI.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".