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Enregistrement W3006563280 · doi:10.1021/acsnano.9b09466

Quantum Dot-Plasmon Lasing with Controlled Polarization Patterns

2020· article· en· W3006563280 sur OpenAlexafffund
Jun Guan, Laxmi Kishore Sagar, Ran Li, Danqing Wang, Golam Bappi, Weijia Wang, Nicolas E. Watkins, Marc R. Bourgeois, Larissa Levina, Fengjia Fan, Sjoerd Hoogland, Oleksandr Voznyy, João M. Pina, Richard D. Schaller, George C. Schatz, Edward H. Sargent, Teri W. Odom

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Institute for Nanotechnology, Northwestern UniversityDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityU.S. Department of DefenseW. M. Keck FoundationNorthwestern UniversityNational Science Foundation
Mots-clésQuantum dotLasing thresholdOptoelectronicsMaterials sciencePolarization (electrochemistry)LaserPlasmonNanophotonicsPhotonicsQuantum dot laserQuantum opticsOpticsSurface plasmonPhysicsSemiconductor laser theorySemiconductor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tailored spatial polarization of coherent light beams is important for applications ranging from microscopy to biophysics to quantum optics. Miniaturized light sources are needed for integrated, on-chip photonic devices with desired vector beams; however, this issue is unresolved because most lasers rely on bulky optical elements to achieve such polarization control. Here, we report on quantum dot-plasmon lasers with engineered polarization patterns controllable by near-field coupling of colloidal quantum dots to metal nanoparticles. Conformal coating of CdSe-CdS core-shell quantum dot films on Ag nanoparticle lattices enables the formation of hybrid waveguide-surface lattice resonance (W-SLR) modes. The sidebands of these hybrid modes at nonzero wavevectors facilitate directional lasing emission with either radial or azimuthal polarization depending on the thickness of the quantum dot film.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,548

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations116
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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