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Enregistrement W2566062678 · doi:10.1364/boe.8.000500

Optimized sensitivity of Silicon-on-Insulator (SOI) strip waveguide resonator sensor

2017· article· en· W2566062678 sur OpenAlexafffund
Sahba TalebiFard, Shon Schmidt, Wei Shi, Wenxuan Wu, Nicolas A. F. Jaeger, Ezra Kwok, Daniel M. Ratner, Lukas Chrostowski

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésSilicon on insulatorResonatorMaterials scienceWaferOptoelectronicsWaveguideFabricationSilicon photonicsSensitivity (control systems)SiliconPhotonicsCMOSOpticsElectronic engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evanescent field sensors have shown promise for biological sensing applications. In particular, Silicon-on-Insulator (SOI)-nano-photonic based resonator sensors have many advantages for lab-on-chip diagnostics, including high sensitivity for molecular detection and compatibility with CMOS foundries for high volume manufacturing. We have investigated the optimum design parameters within the fabrication constraints of Multi-Project Wafer (MPW) foundries that result in the highest sensitivity for a resonator sensor. We have demonstrated the optimum waveguide thickness needed to achieve the maximum bulk sensitivity with SOI-based resonator sensors to be 165 nm using the quasi-TM guided mode. The closest thickness offered by MPW foundry services is 150 nm. Therefore, resonators with 150 nm thick silicon waveguides were fabricated resulting in sensitivities as high as 270 nm/RIU, whereas a similar resonator sensor with a 220 nm thick waveguide demonstrated sensitivities of approximately 200 nm/RIU.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations100
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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