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Enregistrement W2596255523 · doi:10.1364/ol.42.001181

High-power thulium lasers on a silicon photonics platform

2017· article· en· W2596255523 sur OpenAlexaff
Nanxi Li, Purnawirman, Zhan Su, Emir Salih Magden, Patrick T. Callahan, Katia Shtyrkova, Ming Xin, Alfonso Ruocco, Christopher Baiocco, Erich P. Ippen, Franz X. Kärtner, Jonathan D. B. Bradley, Diedrik Vermeulen, Michael R. Watts

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Defense Science and Engineering GraduateAdvanced Research Projects AgencyDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésMaterials scienceLaserOpticsOptoelectronicsDistributed Bragg reflector laserPhotonicsThuliumTunable laserDistributed Bragg reflectorSiliconSilicon photonicsFiber laserHybrid silicon laserWavelengthDopingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-infrared laser sources are of great interest for various applications, including light detection and ranging, spectroscopy, communication, trace-gas detection, and medical sensing. Silicon photonics is a promising platform that enables these applications to be integrated on a single chip with low cost and compact size. Silicon-based high-power lasers have been demonstrated at 1.55 μm wavelength, while in the 2 μm region, to the best of our knowledge, high-power, high-efficiency, and monolithic light sources have been minimally investigated. In this Letter, we report on high-power CMOS-compatible thulium-doped distributed feedback and distributed Bragg reflector lasers with single-mode output powers up to 267 and 387 mW, and slope efficiencies of 14% and 23%, respectively. More than 70 dB side-mode suppression ratio is achieved for both lasers. This work extends the applicability of silicon photonic microsystems in the 2 μm region.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,766

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations70
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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