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日本語AIでPubMedを検索

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PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
Microsc. Microanal..2020 Jun;26(3):469-483. S1431927620001555. doi: 10.1017/S1431927620001555.

不確実性を受け入れる。電子プローブマイクロアナリシスにおける標準的な不確かさのモデル化-パートI

Embracing Uncertainty: Modeling the Standard Uncertainty in Electron Probe Microanalysis-Part I.

  • Nicholas W M Ritchie
PMID: 32434607 DOI: 10.1017/S1431927620001555.

抄録

本記事は、電子励起X線マイクロアナリシス測定における標準不確かさを計算するための新しいフレームワークを提示する一連の記事の第1回目です。この記事では、このフレームワークを議論し、より大きな問題の一握りの単純だが有用なサブコンポーネントに適用します。その後の記事では、測定モデルのより複雑な側面を扱います。その結果、実世界の測定のための不確かさの洗練された実用的なモデルがフレームワークになります。それは、表面粗さやコーティングの厚さのような長い間見落とされていた多くの貢献を含むでしょう。この結果は、測定のための単なるエラーバー以上のものを提供します。また、測定の最適化のためのフレームワークを提供し、最終的には、より効果的な測定プロトコルを設計するための初心者と専門家の両方をガイドするエキスパートシステムの開発につながります。

This is the first in a series of articles which present a new framework for computing the standard uncertainty in electron excited X-ray microanalysis measurements. This article will discuss the framework and apply it to a handful of simple, but useful, subcomponents of the larger problem. Subsequent articles will handle more complex aspects of the measurement model. The result will be a framework in which sophisticated and practical models of the uncertainty for real-world measurements. It will include many long overlooked contributions like surface roughness and coating thickness. The result provides more than just error bars for our measurements. It also provides a framework for measurement optimization and, ultimately, the development of an expert system to guide both the novice and expert to design more effective measurement protocols.