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Enregistrement W2089066478 · doi:10.1117/12.590850

MHz-rate ultrafast fiber laser for writing of optical waveguides in silica glasses

2005· article· en· W2089066478 sur OpenAlexaff
Lawrence Shah, Fumiyo Yoshino, Alan Arai, Shane M. Eaton, Haibin Zhang, Stephen Ho, Peter R. Herman

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserMaterials scienceFemtosecondOpticsUltrashort pulseFiber laserWaveguideOptoelectronicsBorosilicate glassRepetition (rhetorical device)Optical fiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct waveguide writing with femtosecond lasers can be divided into two general categories based upon the type of lasers used: amplified systems that emit high pulse energy (>2 &mu;J) at low repetition rates (<250 kHz), and oscillators that produce low energy (<200 nJ) at high repetition rates (>1 MHz). In this presentation, we report on waveguide writing with a novel commercial femtosecond fiber laser system (IMRA, FCPA &mu;Jewel) that bridges the gap between these two regimes, providing sub-400 fs pulses with pulse energies of >2.5 &mu;J at 100 kHz and >150 nJ at 5 MHz. The laser repetition rate can be varied from 100 kHz to 5 MHz in 1 kHz increments through a computer controlled user interface. The ability to quickly and easily vary the repetition rate of this laser was critical in identifying and optimizing laser processing windows for different target glasses. An overview of laser processing windows and waveguide characteristics are presented for borosilicate and fused silica glasses exposed to fundamental (1045 nm) and second harmonic (522 nm) laser light.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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