MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937105903 · doi:10.1103/physrevapplied.12.024062

Nanophotonic Quantum Storage at Telecommunication Wavelength

2019· article· en· W2937105903 sur OpenAlexfundno aff
Ioana Craiciu, Mi Lei, Jake Rochman, Jonathan M. Kindem, John G. Bartholomew, Evan Miyazono, Tian Zhong, Neil Sinclair, Andrei Faraon

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Applied · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Australian AssociationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance for Quantum Technologies, California Institute of TechnologyAir Force Office of Scientific ResearchNorthrop GrummanDivision of Emerging Frontiers in Research and InnovationNational Science Foundation
Mots-clésQuantum information scienceRepeater (horology)Quantum channelQuantum networkNanophotonicsQuantum technologyQuantum sensorOptoelectronicsPhysicsComputer scienceTelecommunicationsQuantum entanglementQuantum imagingQuantumOpticsOpen quantum systemQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secure quantum communication over long distances is hindered by photon loss---a simple problem, complicated by the fact that quantum signals cannot be amplified without adding noise. The authors present on-chip quantum storage of light at telecommunication wavelength (around 1539 nm) for up to 10 $\ensuremath{\mu}$s, as an enabling technology for quantum repeater networks, which use distributed entanglement to overcome attenuation. High-fidelity quantum storage of light is demonstrated in a nanophotonic resonator fabricated in yttrium orthosilicate doped with erbium-167. Looking ahead, an improved resonator would yield a benchmark device on the way to scalable quantum communication networks.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review AppliedMême sujetQuantum Information and CryptographyTravaux en français237 207