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Enregistrement W2770782299 · doi:10.1109/metamaterials.2017.8107851

Advances in Huygens' metasurfaces and their applications

2017· article· en· W2770782299 sur OpenAlexaff
George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

Revue2017 11th International Congress on Engineered Materials Platforms for Novel Wave Phenomena (Metamaterials) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuygens–Fresnel principleWavefrontPhysicsOpticsPolarization (electrochemistry)Electromagnetic radiationCloakingMetamaterial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the concept of the Huygens' metasurface which comprises co-located electric and magnetic dipoles forming an array of Huygens' sources [1-3], These engineered surfaces can be designed to manipulate electromagnetic waves at will. Both passive and active Huygens' metasurfaces can be envisioned [1],[4]. Unlike traditional transmitarrays, Huygens' metasurfaces can be made sub-wavelength thin and are devoid of spurious Floquet modes [5], while preserving excellent matching characteristics. Huygens' metasurfaces can be used to manipulate the phase, magnitude and polarization of incident electromagnetic waves [6-7], including those from nearby elementary antennas [8], for a variety of applications. New developments in Huygens' bi-anisotropic metasurfaces will be reviewed that allow refraction and beam splitting at extreme angles without any reflections whatsoever [9-11], They also allow generalized reflectors with arbitrary angles of incidence and reflection and with 100% theoretical efficiency [12-13], Example metasurfaces with tailored parameters will be presented for wavefront refraction, focusing, polarization control including chirality, active cloaking, high-aperture efficiency/low-profile antennas, and cavity-backed aperture antennas with completely tailored far-field radiation patterns [14-15].

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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