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Enregistrement W2886931679 · doi:10.1038/s41377-018-0049-2

Digital plasmonic holography

2018· article· en· W2886931679 sur OpenAlexafffund
Joseph W. Nelson, Greta R. Knefelkamp, Alexandre G. Brolo, Nathan C. Lindquist

Notice bibliographique

RevueLight Science & Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésOpticsPlasmonHolographyDigital holographyLens (geology)MicroscopePlasmonic lensCardinal pointPhysicsDigital holographic microscopySurface plasmonSurface plasmon polariton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate digital plasmonic holography for direct in-plane imaging with propagating surface-plasmon waves. Imaging with surface plasmons suffers from the lack of simple in-plane lenses and mirrors. Lens-less digital holography techniques, however, rely on digitally decoding an interference pattern between a reference wave and an object wave. With far-field diffractive optics, this decoding scheme provides a full recording, i.e., a hologram, of the amplitude and phase of the object wave, giving three-dimensional information from a two-dimensional recording. For plasmonics, only a one-dimensional recording is needed, and both the phase and amplitude of the propagating plasmons can be extracted for high-resolution in-plane imaging. Here, we demonstrate lens-less, point-source digital plasmonic holography using two methods to record the plasmonic holograms: a dual-probe near-field scanning optical microscope and lithographically defined circular fluorescent screens. The point-source geometry gives in-plane magnification, allowing for high-resolution imaging with relatively lower-resolution microscope objectives. These results pave the way for a new form of in-plane plasmonic imaging, gathering the full complex wave, without the need for plasmonic mirrors or lenses.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,252
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'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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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