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Enregistrement W2607288931 · doi:10.1149/ma2017-01/17/1013

(Invited) Rare Earth Doped Light Emitting Thin Film Materials for Silicon Photonics

2017· article· en· W2607288931 sur OpenAlexaff
Jonathan D. B. Bradley

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSiliconOptoelectronicsPhotonicsSilicon photonicsHybrid silicon laserDopingYtterbiumErbiumWaferNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon photonic technology is becoming ubiquitous for data center, sensing and advanced photonic applications. However, one of the key challenges for silicon photonic microsystems is integrating materials which can provide optical gain. The leading approach involves hybrid bonding of III-V materials to silicon chips, which is expensive and difficult to scale. Alternatively, rare-earth-doped materials are promising for active device applications on silicon. Rare earth doped oxide thin films can be deposited using standard, low-cost, and wafer-scale methods directly on silicon and emit light in important bands for communications and other emerging applications. This presentation will cover recent progress on integrating rare-earth-doped materials into silicon photonic microsystems. It will focus on fabrication and integration methods, particularly reactive magnetron co-sputtering, which yields low-loss, high-gain thin films which can be deposited using a single post-processing step onto silicon photonic chips that have been fabricated in a silicon foundry. The fabrication challenges, spectroscopic properties, and device design requirements related to prospective materials, including ytterbium-, erbium- and thulium-doped oxides will be discussed. The talk will review the application of such films in light-emitting rare-earth-doped devices, including amplifiers and continuous-wave and pulsed lasers.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,124

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,023

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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