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Enregistrement W2902984037 · doi:10.1021/acs.nanolett.8b03937

Strain-Tunable Quantum Integrated Photonics

2018· article· en· W2902984037 sur OpenAlexaff
Ali W. Elshaari, Efe Büyüközer, Iman Esmaeil Zadeh, Thomas Lettner, Peng Zhao, Eva Schöll, Samuel Gyger, Michael E. Reimer, Dan Dalacu, Philip J. Poole, Klaus D. Jöns, Val Zwiller

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsVetenskapsrådetNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekStichting voor Fundamenteel Onderzoek der Materie
Mots-clésPhotonicsOptoelectronicsPhotonic integrated circuitQuantum technologyQuantum dotQubitQuantumPhotonMaterials sciencePhysicsNanotechnologyOpen quantum systemOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconductor quantum dots are crucial parts of the photonic quantum technology toolbox because they show excellent single-photon emission properties in addition to their potential as solid-state qubits. Recently, there has been an increasing effort to deterministically integrate single semiconductor quantum dots into complex photonic circuits. Despite rapid progress in the field, it remains challenging to manipulate the optical properties of waveguide-integrated quantum emitters in a deterministic, reversible, and nonintrusive manner. Here we demonstrate a new class of hybrid quantum photonic circuits combining III-V semiconductors, silicon nitride, and piezoelectric crystals. Using a combination of bottom-up, top-down, and nanomanipulation techniques, we realize strain tuning of a selected, waveguide-integrated, quantum emitter and a planar integrated optical resonator. Our findings are an important step toward realizing reconfigurable quantum-integrated photonics, with full control over the quantum sources and the photonic circuit.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations82
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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