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Enregistrement W1578341820 · doi:10.1002/lpor.201200023

Polarization management for silicon photonic integrated circuits

2012· article· en· W1578341820 sur OpenAlexaff
Daoxin Dai, Liu Liu, Shiming Gao, Dan‐Xia Xu, Sailing He

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilicon on insulatorNanophotonicsPolarization (electrochemistry)Polarization mode dispersionPhotonicsSilicon photonicsMaterials scienceOptoelectronicsPhotonic integrated circuitPolarization rotatorSiliconOpticsPhysicsBirefringenceOptical fiberChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polarization management is very important for photonic integrated circuits (PICs) and their applications. Due to geometrical anisotropy and fabrication inaccuracies, the characteristics of the guided transverse‐electrical (TE) and transverse‐magnetic (TM) modes are generally different. Polarization‐dependent dispersion and polarization‐dependent loss are such manifestations in PICs. These issues become more severe in high index contrast structures such as nanophotonic waveguides made of silicon‐on‐insulator (SOI), which has been regarded as a good platform for optical interconnects because of the compatibility with CMOS processing. Recently, polarization division multiplexing (PDM) with coherent detection using silicon photonics has also attracted much attention. This trend further highlights the importance of polarization management in silicon PICs. The authors review their work on polarization management for silicon PICs using the polarization independence and polarization diversity methods. Polarization issues and solutions in PICs made of SOI nanowires and ridge waveguides are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations390
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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