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Enregistrement W2962694244 · doi:10.1109/jphot.2019.2930503

C-Band and O-Band Silicon Photonic Based Low-Power Variable Optical Attenuators

2019· article· en· W2962694244 sur OpenAlexaff
Eslam El‐Fiky, Maxime Jacques, Alireza Samani, Luhua Xu, Md. Ghulam Saber, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationBandwidth (computing)UndercutMaterials scienceOpticsSilicon photonicsOptoelectronicsOptical powerBroadbandInsertion lossPhotonicsInterferometryPhysicsTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and experimentally demonstrate low-power and broadband variable optical attenuators (VOAs) on the silicon photonics platform. The VOAs are based on a Mach-Zehnder interferometer structure. Different variations were fabricated using electron beam lithography using different input and output couplers, heater length and width, operating wavelength, and substrate undercut. Experimental results for the C-band VOA show that, including the substrate undercut, a 3X improvement can be achieved in the power consumption, at the expense of a reduction in electrical bandwidth, where 5- and 20-dB attenuation can be achieved using only 5.5 and 8 mW. Moreover, the VOA can operate over more than 80-nm optical bandwidth with ripples below 1 dB. Furthermore, we study the impact of the heater dimensions on the optical attenuation and VOA bandwidth. Finally, we present similar results for an O-band VOA design.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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