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Enregistrement W2340809543 · doi:10.1155/2016/7031913

Recent Advances in Graphene-Assisted Nonlinear Optical Signal Processing

2016· article· en· W2340809543 sur OpenAlexfundno aff
Jian Wang, Xiao Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaProgram for New Century Excellent Talents in UniversityWuhan National Laboratory for OptoelectronicsWuhan Science and Technology ProjectNational Natural Science Foundation of ChinaCollege of Family Physicians of Canada
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Possessing a variety of remarkable optical, electronic, and mechanical properties, graphene has emerged as an attractive material for a myriad of optoelectronic applications. The wonderful optical properties of graphene afford multiple functions of graphene based polarizers, modulators, transistors, and photodetectors. So far, the main focus has been on graphene based photonics and optoelectronics devices. Due to the linear band structure allowing interband optical transitions at all photon energies, graphene has remarkably large third-order optical susceptibility<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>χ</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:math>, which is only weakly dependent on the wavelength in the near-infrared frequency range. The graphene-assisted four-wave mixing (FWM) based wavelength conversions have been experimentally demonstrated. So, we believe that the potential applications of graphene also lie in nonlinear optical signal processing, where the combination of its unique large<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>χ</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:mrow></mml:msup></mml:mrow></mml:math>nonlinearities and dispersionless over the wavelength can be fully exploited. In this review article, we give a brief overview of our recent progress in graphene-assisted nonlinear optical device and their applications, including degenerate FWM based wavelength conversion of quadrature phase-shift keying (QPSK) signal, phase conjugated wavelength conversion by degenerate FWM and transparent wavelength conversion by nondegenerate FWM, two-input and three-input high-base optical computing, and high-speed gate-tunable terahertz coherent perfect absorption (CPA) using a split-ring graphene.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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