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Enregistrement W4210296454 · doi:10.21203/rs.3.rs-1310958/v1

Integrated subwavelength gratings on a lithium niobate on insulator platform for mode and polarization manipulation

2022· preprint· en· W4210296454 sur OpenAlexfundno aff
Xu Han, Li Chen, Yongheng Jiang, Andreas Frigg, Huifu Xiao, Thach G. Nguyen, Andreas Boes, Jianhong Yang, Guanghui Ren, Yikai Su, Arnan Mitchell, Yonghui Tian

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of ChinaRMIT UniversityOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésLithium niobatePolarization (electrochemistry)Materials scienceInsulator (electricity)OptoelectronicsMode (computer interface)OpticsComputer sciencePhysicsChemistryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lithium niobate on insulator (LNOI) has emerged as a promising platform for photonic integrated circuits, with a fast-growing toolbox of components. In this paper, we propose, design and experimentally demonstrate compact subwavelength grating (SWG) waveguides on a LNOI platform for on-chip mode and polarization manipulation. To overcome the limitation of waveguide fabrication, the SWGs are designed and formed on a silicon nitride thin film deposited onto the surface of LNOI chip. As proof-of-concept devices, the SWG-based spatial mode filters and a TM-pass polarizer are fabricated successfully on the same chip, with the device lengths of only ~50 μm. The measured insertion losses for the devices are lower than 3.1 dB, with high extinction ratio larger than 30 dB, at a wavelength of 1550 nm. The proposed and demonstrated SWGs can serve as important building blocks in a series of mode and polarization handling devices for LNOI integrated photonics.

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 seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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