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Enregistrement W1545885010 · doi:10.1109/leos.1994.586594

Sum and difference frequency mixing in semiconductor heterostructures

2002· article· en· W1545885010 sur OpenAlexaff
Siegfried Janz, Hongxing Dai, E. Frlan, Steven Letourneau, F. Chatenoud, A. Delâge, Y. Beaulieu, P. van der Meer, R. Normandin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)HeterojunctionFrequency mixingMicrowavePhase matchingNonlinear opticsOptoelectronicsMaterials scienceWaveguideSemiconductorHarmonicSecond-harmonic generationNonlinear systemFrequency conversionGallium arsenideOpticsPhysicsLaserAcousticsElectrical engineeringEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sum-frequency mixing in a nonlinear waveguide using counter-propagating light beams was first demonstrated more than a decade ago. The subsequent development of quasi-phase matching (QPM) techniques in Al/sub x/Ga/sub 1-x/As heterostructure waveguides has improved the conversion efficiencies such that a variety of applications based on second-harmonic (SH) generation are now feasible. Difference-frequency mixing in an Al/sub x/Ga/sub 1-x/As waveguides can also be used to generate tunable CW microwave radiation. The optimization of devices based on QPM SH generation requires the capability to spatially modulate the second-order nonlinearity /spl chi//sup (2)/. Within the Al/sub x/Ga/sub 1-x/As material system, a number of approaches to controlling /spl chi//sup (2)/ have been explored. The simplest approach is to vary the concentration. Once appropriate materials have been found, the geometry of the heterostructure must be designed to optimize device operation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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