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Enregistrement W2073104972 · doi:10.1117/12.560671

Design and development of high-speed fiber-optic transmit and receive network for commercial and military applications

2004· article· en· W2073104972 sur OpenAlexaff
Ashok K. Sood, Sriraj K. Bhadra, Paul R. Smith, Yash R. Puri, Mitchell Cross, Jason Ueda, Rakesh Patel, Jiang Liu, Wayne Chang, George J. Simonis, David V. Plant, Andrew G. Kirk, Joshua D. Schwartz

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical fiberComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Speed Multi-Channel Fiber-Optic Transmitter (Tx) and Receiver (Rx) modules are needed for communication Applications. The fiber optic network should take advantage of the high speeds (10 Gbps/channel) and have the ability to connect multiple systems using fiber-optic network capable of working with 100’s of Gigabits of information. In addition, the network should provide redundant links between nodes so that in case one node goes out of service, the remainder of the network remains operational. In this paper we will present design, development and performance results for 1x12 Tx and Rx module operating at 10Gbps/channel. Each of the 1x12 modules is capable of providing 120 Gbps/Module operations for Military and Commercial Applications. Experimental results on 1x12 channel modules will include performance characteristics at 10 Gbps and will demonstrate high performance fiber-optical Tx and Rx Modules. We will also present architecture and simulation for a Fiber-Optic Network Card that has the capability to transmit and receive data, add and drop data at each node, and provide dual network redundancy. This network card includes Tx, Rx modules, serializer and de-serializer (SERDES) and a cross bar switch. This architecture can be used as a building block for high-speed local area network applications and also applicable to optical backplanes for distributed microprocessor communication.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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