MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982281303 · doi:10.1117/12.475401

Resonant cavity enhanced GaAs/AlGaAs IR detectors

2003· article· lv· W1982281303 sur OpenAlexaff
Dmitrii G. Esaev, S. G. Matsik, M. B. M. Rinzan, A. G. U. Perera, Hui C. Liu, Z. R. Wasilewski, M. Buchanan

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Languelv
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Semiconductor Detectors and Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsorption (acoustics)OptoelectronicsMaterials scienceDetectorResonance (particle physics)Common emitterOpticsWavelengthGallium arsenideHeterojunctionReflection (computer programming)PhysicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEterojunction Interfacial Workfunction Internal Photoemission (HEIWIP) detectors have been demonstrated with cutoff wavelengths λc up to 92 μm. One method of increasing the response in a desired range is to employ the cavity effect to create resonant maxima. Results are reported here confirming the presence of cavity enhancements in both the absorption and the detector response of HEIWIP structures at the 3λ/4 resonance. The detectors consisted of 13, 19 and 30 Be doped GaAs emitter and undoped Al0.02Ga0.98As barrier layers. Transmission and reflection spectra for multilayer GaAs/AlGaAs IR detectors in the range 2000-100 cm-1 at room temperature are presented. Comparisons with the calculated results based on free carrier absorption and interaction with optical phonons model are reported. It is shown that the absorption can be maximized by using the resonant cavity effect. The use of the resonant cavity effect should allow the design of detectors with increased response in the desired wavelength ranges.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetAdvanced Semiconductor Detectors and MaterialsTravaux en français237 207