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Enregistrement W2088935756 · doi:10.1038/srep03960

Experimental observation of optical differentiation and optical Hilbert transformation using a single SOI microdisk chip

2014· article· en· W2088935756 sur OpenAlexfundno aff
Ting Yang, Jianji Dong, Li Liu, Shasha Liao, Sisi Tan, Lei Shi, Dingshan Gao, Xinliang Zhang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaProgram for New Century Excellent Talents in UniversityWuhan National Laboratory for OptoelectronicsMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaCollege of Family Physicians of Canada
Mots-clésTransformation (genetics)Computer sciencePhotonicsResonatorSignal processingSilicon on insulatorElectronic engineeringOptoelectronicsMaterials scienceDigital signal processingComputer hardwareEngineeringChemistrySilicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical differentiation and optical Hilbert transformation play important roles in communications, computing, information processing and signal analysis in optical domain offering huge bandwidth. Meanwhile, silicon-based photonic integrated circuit is one of the most promising candidates for all-optical signal processing due to its intrinsic advantages of low power consumption, compact footprint, ultra-high speed and compatibility with electronic integrated circuits. In this study, we analyze the interrelation between first-order optical differentiation and optical Hilbert transformation and then experimentally demonstrate a feasible integrated scheme which can simultaneously function as first-order optical differentiation and optical Hilbert transformation based on a single microdisk resonator. This finding may motivate the development of integrated optical signal processors.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: 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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations92
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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