Photonic Bragg waveguide platform for multichannel resonant sensing applications in the THz range
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study a photonic Bragg waveguide sensor for resonant sensing applications in the THz range. In order to enhance the resolution and detectivity of the sensor, we modify the relatively broad transmission spectrum of the Bragg waveguide with spectrally narrow transmission dips by creating a geometrical defect in Bragg reflector and causing anti-crossing phenomenon between the core-guided mode and defect mode. The spectral position of the resonant dip is highly sensitive to the thickness variation in the vicinity of the waveguide core. By designing and manufacturing a Bragg waveguide which includes several sections with different defect layer thicknesses, we can interrogate more than one sample simultaneously and thereby realize multichannel resonant sensing by directly tracking the independent resonant dips. Furthermore, we demonstrate the waveguide platform for online monitoring of the thickness variation of lactose powders, which is captured on the waveguide core via a centrifugal force using a home-built rotating setup. Additionally, we also demonstrate the waveguide for fingerprint detection of powder analytes, which further enriches the sensing scenario of the sensing platform. Finally, we discuss the advantages and the spectral tailoring flexibility of the THz Bragg waveguides sensors for future implementations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».