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Enregistrement W4280497802 · doi:10.1080/23746149.2022.2067487

Recent advances on time-stretch dispersive Fourier transform and its applications

2022· article· en· W4280497802 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Physics X · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la RechercheEuropean Regional Development FundDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionLabex EMC3
Mots-clésUltrashort pulseCharacterization (materials science)Fourier transformComputer scienceMetrologyWaveformLaserOpticsPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to measure high repetition rate ultrafast processes cuts across multiple areas of science. The last decade has seen tremendous advances in the development and application of new techniques in this field, as well as many breakthrough achievements analyzing non-repetitive optical phenomena. Several approaches now provide convenient access to single-shot optical waveform characterization, including the dispersive Fourier transform (DFT) and time-lens techniques, which yield real-time ultrafast characterization in the spectral and temporal domains, respectively. These complementary approaches have already proven to be highly successful to gain insight into numerous optical phenomena including the emergence of extreme events and characterizing the complexity of laser evolution dynamics. However, beyond the study of these fundamental processes, real-time measurements have also been driven by particular applications ranging from spectroscopy to velocimetry, while shedding new light in areas spanning ultrafast imaging, metrology or even quantum science. Here, we review a number of landmark results obtained using DFT-based technologies, including several recent advances and key selected applications.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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