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Enregistrement W2056306510 · doi:10.1117/12.2080116

Ultralow threshold electrically injected AlGaN nanowire ultraviolet lasers on Si

2015· article· en· W2056306510 sur OpenAlexaff
Kwai Hei Li, Xiao Liu, Songrui Zhao, Qi Wang, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLasing thresholdOptoelectronicsNanowireLaserLaser linewidthMolecular beam epitaxyUltravioletSubstrate (aquarium)Semiconductor laser theoryWavelengthSemiconductorEpitaxyOpticsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultraviolet (UV) lasers are of paramount importance for applications in water purification, diagnosis and bio-agent detection. Here we report that, with the use of dislocation-free AlGaN nanowires formed directly on Si substrate, electrically injected UV emission in the wavelength range from 319 nm to 335 nm can be readily achieved, which is the shortest wavelength range ever reported for electrically injected semiconductor lasers. In this work, catalyst-free AlGaN nanowire arrays are grown directly on Si substrate by radio frequency plasma-assisted molecular beam epitaxy (MBE). Our detailed calculation shows that such vertically aligned randomly distributed sub-wavelength scale nanowire array can sustain random lasing action. Various lasing peaks from 319 nm to 335 nm can be measured from such AlGaN nanowire samples under electrical injection. The threshold is measured to be in the range of tens of A/cm2 at cryogenic temperature, which is significantly smaller than the commonly reported GaN-based quantum well lasers. The measured linewidth is as narrow as 0.2 nm.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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