MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4207034161 · doi:10.1109/nmdc50713.2021.9677477

Individual Nanoflakes of Two Dimensional Materials Harmonic Generation with Ultralow Pump Power

2021· article· en· W4207034161 sur OpenAlexaff
Ghazal Hajisalem, Mirali Seyed Shariatdoust, Rana Faryad Ali, Byron D. Gates, Paul E. Barclay, Reuven Gordon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensUniversity of CalgarySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSecond-harmonic generationPlasmonLaserOptoelectronicsNonlinear opticsOpticsNanoscopic scaleHigh harmonic generationNonlinear systemLithium niobateSecond-harmonic imaging microscopyContinuous waveDiffractionNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two dimensional materials with nonlinear optical response are of interest for bioimaging and optical information processing. However, achieving a measurable second order nonlinear signal in thin films and two dimensional materials has relied on using pulsed lasers and intense optical focusing, which limits potential applications require nonlinear response by using low laser power or from nanoscale materials. Here we achieved second harmonic generation from nanoflakes of two dimensional materials with lateral size smaller than the diffraction limit by using a double nanohole plasmonic optical tweezer with a low-power continuous-wave laser. The plasmonic double nanohole aperture enhances the local field intensity and allows for single nanoflake trapping and significant second harmonic generation at the nanoscale. The two dimensional property of nanoflakes allows for positioning in an area with high local field intensity and achieving higher nonlinear response than bulk nonlinear nanoparticlesWe observed an increase in second harmonic generation power two orders of magnitude higher than. other bulk materials such as lithium niobate nanoparticles. This allows for having strong nonlinear generation at the nanoscale for applications such as subwavelength nonlinear imaging or information processing.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Fiber Laser TechnologiesTravaux en français237 207