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Enregistrement W1972085053 · doi:10.1117/12.2037972

Recent advances in laser cooling of solids

2013· article· en· W1972085053 sur OpenAlexaff
Galina Nemova, Raman Kashyap

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaser coolingLaserMaterials scienceThermal conductionOptoelectronicsExcited stateIonMicrosecondAtomic physicsOpticsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent achievements devoted to cooling of solids with a laser are presented in this paper. We discuss the latest results of traditional laser cooling of solids based on rare earth ions and new techniques based on colloidal lead-salt quantum dots doped in a glass host, laser cooling in Tm3+-doped oxy-fluoride glass ceramic. Relatively short (microsecond) lifetime of the excited level of the PbSe QDs compared to the millisecond lifetime of the excited level of RE ions allows an acceleration of the cooling process and provides an opportunity to use new materials with higher phonon energy as hosts, which are normally considered unsuitable for cooling with RE ions. Another new approach to the laser cooling problem based on super-radiance has been considered in this paper. The advantages of optical refrigeration with rare earth doped semiconductors, in which not only optically active electrons of the 4f shell but the valence and conduction bands of the host material are involved in cooling cycle is discussed. It is shown that involving the valence and conduction bands of the host in the cooling cycle allows the pump wavelength to be shorter than mean fluorescence wavelength. Raman laser cooling of solids as well as observation of spontaneous Brillouin cooling have been presented.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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