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Enregistrement W2345043933 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b01097

Super-Dispersive Off-Axis Meta-Lenses for Compact High Resolution Spectroscopy

2016· article· en· W2345043933 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Khorasaninejad, Wei Ting Chen, Jaewon Oh, Federico Capasso

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchMinistry of Science and Technology, TaiwanCharles Stark Draper Laboratory
Mots-clésOpticsMiniaturizationWavelengthPlanarMaterials scienceFocus (optics)Resolution (logic)WavefrontSpectral resolutionOptoelectronicsPhysicsComputer scienceSpectral lineNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metasurfaces have opened a new frontier in the miniaturization of optical technology by allowing exceptional control over the wavefront. Here, we demonstrate off-axis meta-lenses that simultaneously focus and disperse light of different wavelengths with unprecedented spectral resolution. They are designed based on the geometric phase via rotated silicon nanofins and can focus light at angles as large as 80°. Due to the large angle focusing, these meta-lenses have superdispersive characteristics (0.27 nm/mrad) that make them capable of resolving wavelength differences as small as 200 pm in the telecom region. In addition, by stitching several meta-lenses together, we maintain a high spectral resolution for a wider wavelength range. The meta-lenses have measured efficiencies as high as 90% in the wavelength range of 1.1 to 1.6 μm. The planar and compact configuration together with high spectral resolution of these meta-lenses has significant potential for emerging portable/wearable optics technology.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations227
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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