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Enregistrement W3045473278 · doi:10.1109/jlt.2020.3010356

All-Fiber Saturable Absorber Using Nonlinear Multimode Interference in a Chalcogenide Fiber

2020· article· en· W3045473278 sur OpenAlexafffund
Kaixuan Zhang, Martin Rochette

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSaturable absorptionMaterials scienceFiber laserOpticsMulti-mode optical fiberOptoelectronicsDispersion-shifted fiberMode-lockingLaserFiberOptical fiberWavelengthFiber optic sensorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate the first saturable absorber made of a chalcogenide multimode fiber assembly, and its use within a resonant fiber cavity to trigger mode-locking. The saturable absorber operates from nonlinear multimode interference in a singlemodemultimode-singlemode fiber structure with lateral offsets at both input and output interfaces. It has a modulation depth of 10% and a peak power saturation intensity <; 55 MW/cm2. It acts simultaneously as a tunable bandpass filter with a continuous tunability of 61 nm. The saturable absorber triggers a pulsed regime in a fiber laser cavity, leading to mode-locking in a tunable wavelength range of 1834 nm to 1895 nm. The mode-locked fiber laser can be set to generate a pulse train with conventional single pulse pattern or resembling pulse pattern. The all-fiber saturable absorber is a promising component for the fabrication of mode-locked fiber lasers operating in the mid-infrared wavelength range.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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