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Enregistrement W2158032323 · doi:10.1364/cleo.2009.jwa5

Ultrafast laser filamentation control techniques for remote applications

2009· article· en· W2158032323 sur OpenAlexaff
J-F Daigle, O.G. Kosareva, Y. Kamali, Marc Châteauneuf, Jacques Dubois, F. Théberge, G. Roy, See Leang Chin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensBombardier Recreational Products (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilamentationUltrashort pulseLaserUltrafast opticsComputer scienceOptoelectronicsOpticsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two methods of filamentation control for remote applications were studied. The first one consisted in an adaptive optic system, implemented in a specially designed focusing beam expander, which corrected for wavefront aberrations. Using this setup we are able to generate extraordinarily strong nitrogen signals at a distance as far as 90 m using 40 mJ laser pulses. Moreover, the filaments produced were used in a remote sensing scheme to detect and identify multiple targets such as trace hydrocarbon gases, solid metallic targets and aqueous aerosol clouds. The other method consists in a filament regularization method where a circular aperture of variable diameter is centered on the laser propagation axis, prior to filamentation. Longer filaments with higher ionization densities were produced in air and studied via the backscattered N2 fluorescence. 3D + time stochastic numerical simulations has shown that the optimum aperture size corresponds to the case of multiple filament ‘squeezing’ around the propagation axis forming the regularized elongated structure with higher overall amount of plasma.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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