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Enregistrement W2235174674 · doi:10.1109/jstqe.2016.2573218

Silicon Quantum Photonics

2016· article· en· W2235174674 sur OpenAlexfundno aff
Joshua W. Silverstone, Damien Bonneau, Jeremy L. O’Brien, Mark G. Thompson

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotonicsSilicon photonicsQuantum technologyMicroelectronicsComputer scienceQuantum imagingQuantum sensorQuantumQuantum opticsQuantum computerOptoelectronicsEngineering physicsPhysicsOpen quantum systemOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated quantum photonic applications, providing physically guaranteed communications security, subshot-noise measurement, and tremendous computational power, are nearly within technological reach. Silicon as a technology platform has proven formidable in establishing the micro-electronics revolution, and it might do so again in the quantum technology revolution. Silicon has taken photonics by storm, with its promise of scalable manufacture, integration, and compatibility with CMOS microelectronics. These same properties, and a few others, motivate its use for large-scale quantum optics as well. In this paper, we provide context to the development of quantum optics in silicon. We review the development of the various components that constitute integrated quantum photonic systems, and we identify the challenges that must be faced and their potential solutions for silicon quantum photonics to make quantum technology a reality.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations333
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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