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lmas 03.40-1 探测器 | smaco
“排雷行动组织”一词是指负责实施排雷行动项目或任务的任何组织（政府、军队、商业或非政府组织/民间社会）。排雷行动组织可能是主承包商、分包商、顾问或代理人。就 LMAS 而言，“排雷组织”和“排雷行动组织”这两个词可以互换，用于描述同一机构。
激光爆炸物探测器技术说明
当前使用许多方法来检测或识别爆炸物，包括成像（例如X-射线）和化学识别（例如，离子迁移率光谱法）。但是，广泛的威胁方案创造了需要其他方法。激光 - 基于基于的检测技术，因为它们具有多种威胁和对峙检测功能的潜力，而其他方法可能无法使用。在激光器中，可以仔细控制发射光的特定波长，从而可以通过光谱法改善化学分析。激光器还具有远距离传播强烈能量的独特特性，这有望对爆炸物的僵化发现有望。隔离检测的可能性，设备和操作员可以与爆炸物保持安全距离，在抵抗威胁方面有广泛的应用。
电子粒子探测器的电子设备
All credits to the respective projects and authors of shown images and illustrations References and sources: CERN Document Server, EP-ESE Seminars, ACES-2018 Workshop, ATLAS Collaboration, CMS Collaboration, ALICE Collaboration, LHCb Collaboration Images copyright by CERN or by CERN for the benefit of ATLAS, CMS, ALICE, LHCb Collaborations if not differently stated
NLGAD检测器上的增益测量
在过去的几年中，低增益雪崩探测器（LGAD）在检测高能电荷颗粒时表现出了出色的性能。但是，由于孔和电子的乘法机制的差异，低穿透性颗粒（例如低能质子或软X射线）的检测性能大大降低。在CNM上设计和制造了LGAD检测器NLGAD的新型设计，以克服这一缺点。在这项工作中介绍了NLGAD概念的定性描述，以及在660 nm和15 keV X射线的可见光下对第一原型的增益响应测量。此外，在这项工作中还评估了对404 nm的增益响应的综述，而先前研究的1064 nm的IR光也为1064 nm。结果表明，NLGAD概念具有检测低穿透性颗粒的潜力。
2024年1月22日至25日IAS-HKUST HEP 2024-INDICO GLOBAL中子光谱 - INDICO Global闪烁探测器 - Indico Global
•Regener，Crookes（1908）：α-颗粒的性质。+卢瑟福（Geiger）（煤气计数器）
n动力电感检测器
动力电感探测器（儿童）是超导能量分解检测器，对从近红外到紫外线的单个光子敏感。我们研究了由β-相触觉（β -TA）电感器和NB -TI -N互插电容器组成的杂种KID设计。设备显示的平均内在质量因子Q I为4.3×10 5±1.3×10 5。为了增加光敏感应器捕获的功率，我们在蓝宝石基板的背面打印了150×150 µm树脂微胶片的阵列。设计和印刷镜头之间的形状偏差小于1 µm，并且该过程的比对精度为δx = + 5.8±0.5 µm，δy = + 8.3±3.3 µm。我们测量1545–402 nm的解决功率，在孩子的相响应中限制为4.9。我们可以与光子事件产生的准粒子数量的演化对相响应中的饱和度进行建模。具有线性响应的替代坐标系将分辨能力提高到402 nm的5.9。，我们使用激光源和单色器通过两行测量来验证测得的分辨力。我们讨论了可以在具有高分辨率能力的儿童阵列的途径上对设备进行的一些改进。
TTU 建议谨慎使用 AI 探测器
2024 年夏季贡献者：Suzanne Tapp、Alec Cattell、JaWana Green、Matt Gregory 和 Brian Quinn 我们关于人工智能的讨论通常集中在学术不端行为和人工智能滥用上。人工智能指南和资源委员会建议在考虑人工智能检测工具时要格外小心。最重要的是，目前人工智能检测工具无法提供确凿的证据。鉴于学生可以轻松使用生成式人工智能工具，我们发现自己正处于教育的十字路口。人工智能检测器的已知问题为了回应对学术诚信的担忧，我们看到声称能够检测人工智能使用情况的公司激增，例如 GPTZero、ZerGPT、CrossPlag 和 PassedAI。但我们也看到了人工智能人性化产品，例如 Bypass GPT、HIX Bypass、Humbot.ai、Undetectable AI 和 WriteHuman AI。当前版本的人工智能检测软件远非万无一失，具有很高的误报率（Edwards，2023 年；Fowler，2023 年）。 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 甚至关闭了自己的 AI 检测软件，原因是其准确性较差 (Nelson, 2023)。AI 检测器对于非英语母语学生尤其不可靠 (Myers, 2023)，通常会因为衡量写作复杂程度的困惑度分数较低而将他们的作品不公平地认定为 AI 生成的。然而，有一些有希望的新证据表明，工具在检测 AI 编写的内容方面可能会变得更加准确。例如，Jiang (2024) 从研究生入学考试 (GRE) 写作评估中抽样了大规模数据，AI 生成的写作准确度接近完美，并且没有证据表明对非英语母语人士存在偏见。无法预测 AI 检测器未来的可靠性，尤其是随着新版本的 AI 生成器不断改进。目前，底线是 AI 检测器只能预测某篇文章是否是 AI 生成的，而这些预测不足以支持在涉嫌学术不诚实案件中做出决策。AI 工具能做什么？根据堪萨斯大学教学卓越中心（“谨慎使用人工智能检测器”，2024），人工智能工具可以表明教师可能需要与学生过去的作业进行比较，以发现写作风格和质量的差异。被标记的材料也可能表明教师需要与学生交谈，并解释检测器已表明部分材料是人工智能生成的。事实上，我们可以说，当怀疑未经授权使用人工智能时，真正的第一道防线是学生和课程讲师之间的对话。关于学生的工作以及学生如何完成作业的简单非指责性对话可以提供大量有关人工智能潜在用途的信息。考虑到我们的教师和讲师在其领域的知识渊博，很容易判断某个学生是否具备必要的知识
人员筛查金属探测器技术说明
为了适应现有的背景电磁场，大多数金属探测器在通电时都会自动校准。此外，大多数金属探测器的灵敏度都是可调的，以尽量减少误报和干扰警报的数量。随着误报或干扰警报数量的增加，吞吐量（定义为在给定时间段内扫描的人数）会降低。环境中的物体可能会发射或反射电磁场，从而导致误报。荧光灯、计算机显示器和结构钢就是一些可能造成干扰的物体。制造商已经采用了过滤硬件和软件来抑制或补偿电磁干扰。如有必要，改变检查点的位置可以减少某些干扰源（例如地板和墙壁中的结构钢）的影响。
校准光子计数探测器以实现高精度
参数下转换产生的光子对提供了一种校准单光子探测器的绝对方法 [1–14]。由于光子是成对产生的，因此检测到一个光子肯定预示着另一个光子的存在。为了测量检测效率，放置触发检测系统来拦截部分下转换光。然后安排被测探测器 (DUT) 收集与触发探测器看到的光子相关的所有光子（通常更多）。在理想情况下，DUT 通道检测效率是给定时间间隔内巧合事件数与触发检测事件数之比。 （这里所说的理想情况是指，除了双光子源之外，没有任何竞争机制导致探测器触发；而巧合是指两个探测器由于一对光子而触发。）如果我们分别用 η DUT 和 η trig 来指定 DUT 和触发通道的收集效率，则触发计数的总数为