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Enregistrement W2911454361 · doi:10.1364/oe.27.002488

Spatially resolved cross-sectional refractive index profile of fs laser–written waveguides using a genetic algorithm

2019· article· en· W2911454361 sur OpenAlex
Antoine Drouin, Pierre Lorre, Jean-Sébastien Boisvert, Sébastien Loranger, Victor Lambin Iezzi, Raman Kashyap

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsLaserInterferometryRefractive indexFemtosecondWaveguideMaterials scienceMach–Zehnder interferometerRefractive index profileMeasure (data warehouse)PhotonicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser-written waveguides in glass have many potential applications as photonic devices. However, there is little knowledge of the actual profile of the usually asymmetric refractive index (RI) change across the femtosecond (fs) laser-written waveguides. We show, here, a new nondestructive method to measure any symmetric or asymmetric two-dimensional RI profile of fs laser-written waveguides in transparent materials. The method is also suitable for the measurement of the RI profile of any other type of waveguide. A Mach-Zehnder interferometer is used to obtain the phase shift of light propagating transversely through the RI-modified region. A genetic algorithm is then used to determine the matching cross-sectional RI profile based on the known waveguide shape and dimensions. A validation of the method with the comparison to a RNF measurement of the industry-standard SMF-28 is presented, as well as a demonstration of its versatility with measurements on fs laser-written waveguides.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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