Scaling capacity of fiber‐optic transmission systems via silicon photonics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tremendous growth of data traffic has spurred a rapid evolution of optical communications for a higher data transmission capacity. Next‐generation fiber‐optic communication systems will require dramatically increased complexity that cannot be obtained using discrete components. In this context, silicon photonics is quickly maturing. Capable of manipulating electrons and photons on the same platform, this disruptive technology promises to cram more complexity on a single chip, leading to orders‐of‐magnitude reduction of integrated photonic systems in size, energy, and cost. This paper provides a system perspective and reviews recent progress in silicon photonics probing all dimensions of light to scale the capacity of fiber‐optic networks toward terabits‐per‐second per optical interface and petabits‐per‐second per transmission link. Firstly, we overview fundamentals and the evolving trends of silicon photonic fabrication process. Then, we focus on recent progress in silicon coherent optical transceivers. Further scaling the system capacity requires multiplexing techniques in all the dimensions of light: wavelength, polarization, and space, for which we have seen impressive demonstrations of on‐chip functionalities such as polarization diversity circuits and wavelength‐ and space‐division multiplexers. Despite these advances, large‐scale silicon photonic integrated circuits incorporating a variety of active and passive functionalities still face considerable challenges, many of which will eventually be addressed as the technology continues evolving with the entire ecosystem at a fast pace.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle