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Enregistrement W2520722493 · doi:10.1063/1.4962964

Multi-parameter sensor based on random fiber lasers

2016· article· en· W2520722493 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLasing thresholdFiber Bragg gratingFiber laserCladding (metalworking)OpticsPolarization-maintaining optical fiberMaterials scienceLaserOptoelectronicsOptical fiberFiber optic sensorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a concept of utilizing random fiber lasers to achieve multi-parameter sensing. The proposed random fiber ring laser consists of an erbium-doped fiber as the gain medium and a random fiber grating as the feedback. The random feedback is effectively realized by a large number of reflections from around 50000 femtosecond laser induced refractive index modulation regions over a 10cm standard single mode fiber. Numerous polarization-dependent spectral filters are formed and superimposed to provide multiple lasing lines with high signal-to-noise ratio up to 40dB, which gives an access for a high-fidelity multi-parameter sensing scheme. The number of sensing parameters can be controlled by the number of the lasing lines via input polarizations and wavelength shifts of each peak can be explored for the simultaneous multi-parameter sensing with one sensing probe. In addition, the random grating induced coupling between core and cladding modes can be potentially used for liquid medical sample sensing in medical diagnostics, biology and remote sensing in hostile environments.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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