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Enregistrement W2791213498 · doi:10.1117/12.2288951

All silicon approach to modulation and detection at λ = 2 µm

2018· article· en· W2791213498 sur OpenAlexaff
Callum G. Littlejohns, Miloš Nedeljković, David E. Hagan, Jason J. Ackert, Mohamed-Saïd Rouifed, Zecen Zhang, Haodong Qiu, Tina Guo Xin, Wei Cao, Jordi Soler Penadés, Andrew P. Knights, Graham T. Reed, Goran Z. Mashanovich, Hong Wang, David J. Thomson, Wanjun Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésModulation (music)SiliconComputer scienceOptoelectronicsMaterials sciencePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon photonics has traditionally focused on near infrared wavelengths, with tremendous progress seen over the past decade. However, more recently, research has extended into mid infrared wavelengths of 2 μm and beyond. Optical modulators are a key component for silicon photonics interconnects at both the conventional communication wavelengths of 1.3 μm and 1.55 μm, and the emerging mid-infrared wavelengths. The mid-infrared wavelength range is particularly interesting for a number of applications, including sensing, healthcare and communications. The absorption band of conventional germanium photodetectors only extends to approximately 1.55 μm, so alternative methods of photodetection are required for the mid-infrared wavelengths. One possible CMOS compatible solution is a silicon defect detector. Here, we present our recent results in these areas. Modulation at the wavelength of 2 μm has been theoretically investigated, and photodetection above 25 Gb/s has been practically demonstrated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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