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Enregistrement W2521287103 · doi:10.1038/srep40058

Aligned copper nanorod arrays for highly efficient generation of intense ultra-broadband THz pulses

2017· article· en· W2521287103 sur OpenAlexafffund
S. Mondal, Qiliang Wei, W. J. Ding, Hassan A. Hafez, M. A. Fareed, Antoine Laramée, X. Ropagnol, G. Zhang, Shuhui Sun, Z. M. Sheng, Jie Zhang, T. Ozaki

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaLeverhulme TrustChina Scholarship CouncilFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésBroadbandNanorodTerahertz radiationOptoelectronicsCopperMaterials scienceNanotechnologyTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate an intense broadband terahertz (THz) source based on the interaction of relativistic-intensity femtosecond lasers with aligned copper nanorod array targets. For copper nanorod targets with a length of 5 μm, a maximum 13.8 times enhancement in the THz pulse energy (in ≤20 THz spectral range) is measured as compared to that with a thick plane copper target under the same laser conditions. A further increase in the nanorod length leads to a decrease in the THz pulse energy at medium frequencies (≤20 THz) and increase of the electromagnetic pulse energy in the high-frequency range (from 20-200 THz). For the latter, we measure a maximum energy enhancement of 28 times for the nanorod targets with a length of 60 μm. Particle-in-cell simulations reveal that THz pulses are mostly generated by coherent transition radiation of laser produced hot electrons, which are efficiently enhanced with the use of nanorod targets. Good agreement is found between the simulation and experimental results.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,412

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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