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Enregistrement W2043608674 · doi:10.1117/12.470627

High-resolution F 2 -laser machining of micro-optic components

2002· article· en· W2043608674 sur OpenAlexafffundabout
Jianzhao Li, Peter R. Herman, Xiaoli M. Wei, Kevin P. Chen, Juergen Ihlemann, G. Marowsky, Peter Oesterlin, B. Burghardt

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsMaterials scienceLaserFluenceFabricationGratingOptoelectronicsLens (geology)FemtosecondOptical fiberMicrolensPhotonicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The F2-laser Nano fabrication Facility at the University of Toronto delivers high-fluence 157-nm radiation at high resolution to micro fabricate high-finesse silica-based optical components. The 7.9-eV photons drive strong material interactions near the band-edge states of fused silica and related glasses that help avoid microcrack formation, a common limitation of longer wavelength laser. The strong interactions provide for small and smooth excisions, offering depth control on a scale of tens of nanometers. A 157-nm beam homogenization system and a 25x Schwarzschild lens provided a uniform on-target fluence of 9 J/cm2 in a 0.25 mm by 0.25 mm field. Larger work are was enabled by synchronously driving the projection mask and target motion stages. The 0.4 NA lens supported the formation of high- aspect channel walls and surface-relief features as small as approximately 500 nm. Both mask projection and direct writing technique were employed. The novel aspects of the optical beam delivery system are presented together with results on fabricating micro-channels, cutting optical fiber, fabricating surface relief grating and cylindrical lens. The results demonstrate broad application directions for fabricating telecommunication devices, general optical and photonic components, and biological devices.

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 seuil0,007

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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