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Enregistrement W2996514820 · doi:10.1109/iemcon.2019.8936189

Effect of lithography on SOI, grating-based devices for sensor and telecommunications applications

2019· article· en· W2996514820 sur OpenAlexaff
Ajay Mistry, Mustafa Hammood, Stephen Lin, Lukas Chrostowski, Nicolas A. F. Jaeger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithographyImmersion lithographyGratingMaterials scienceSilicon on insulatorExtreme ultraviolet lithographyPhotolithographyOptoelectronicsNext-generation lithographyInterference lithographyCMOSSmoothingElectron-beam lithographyComputer scienceSiliconNanotechnologyResistFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate how lithography smoothing and proximity effects affect the performance of silicon-on-insulator devices that include grating-based, contra-directional couplers (contra-DCs). Using lithography models developed for CMOS-compatible, deep ultraviolet lithography processes, we predict and verify the spectral responses of fabricated contra-DC test structures. These verified models are then used to simulate and analyze the effects of lithography on the performance of a microring resonator with an integrated contra-DC, as regards the device 3-dB bandwidth (BW), insertion loss (IL), and adjacent side mode suppression ratio (SMSR). We demonstrate how the corrugation profile of the contra-DC is affected by smoothing and the inner and outer corrugation depths are reduced due to proximity effects. We show that, if the effects of lithography are not taken in account during device design flow, large discrepancies result between the predicted "as-fabricated" and "as-designed" device performance. Specifically, we demonstrate how the BW is reduced from 47 GHz to 21 GHz, how the IL is increased from 0.5 dB to 5.8 dB, and how the adjacent SMSR is reduced to 26 dB. We also establish that it is possible to use the lithography models to compensate for lithographic effects during device design flow and layout and to design a contra-DC in which the as-fabricated device performance metrics matches the target/expected as-designed performance metrics.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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