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Enregistrement W1494339237 · doi:10.1109/oic.2015.7115692

Integration of traveling wave laser model into an mixed electrical/optical circuit simulator

2015· article· en· W1494339237 sur OpenAlexaff
Cem Bonfil, T. Smy, Philip Weetmen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensCarleton UniversityOptiwave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraveling waveComputer scienceSimulationLaserOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The integration of optical and electronic devices to achieve lower costs and higher functionality is attractive for a wide variety of opto-electronic applications. The key to innovation at the design level for these circuits is the availability of highly skilled personnel able to take advantage of sophisticated computer aided design (CAD) platforms. These tools enable them to undertake quick iterations of the design and simulation loop. The creation of such tools will need two interrelated initiatives: 1) The development of novel simulation and modelling techniques that will enable a robust and efficient simulation capability. These capabilities will include distributed thermal effects; modeling of non-linear optical devices; and the development of robust models for simulating circuits containing resonant devices. 2) The simulation and analysis of general, large and complex mixed electro-optic circuits. An important part of the development of these tools is physically based, fast and flexible compact models for devices such as integrated lasers. In this paper we will present the integration of a travelling wave based laser model into a time-domain SPICE compatible optoelectronic circuit/system simulator (OptiSPICE) and its application to a mixed domain circuit containing an optical ring switch and driver and detector circuits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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