MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297222909 · doi:10.3390/photonics9100690

Optimization of Multi-Layer Data Recording and Reading in an Optical Disc

2022· article· en· W4297222909 sur OpenAlexaff
Ashish Jain, M. G. Rahimian, V. R. Bhardwaj

Notice bibliographique

RevuePhotonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhase-change materials and chalcogenides
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsLaserOptical discMaterials scienceLayer (electronics)Optical recordingScatteringReading (process)Light scatteringDiffraction3D optical data storagePolycarbonateComputer scienceOptoelectronicsPhysicsNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Storage capacity of a conventional optical disc can be enhanced significantly by recording data within the three-dimensional volume. However, spherical aberrations and light-scattering limit the number of layers that can be efficiently recorded and retrieved. In this paper, we show that by optimizing the multi-layer data recording and reading parameters, the number of fabricated layers could be tripled to 60 in commercial grade poly-methyl-methacrylate polycarbonate and reduce the read laser power by a factor of 7 by the 20th layer. Influence of spherical aberration on write laser spot size was studied by using vector diffraction theory and compared with experimental values obtained by monitoring the threshold energy of the write laser with depth. Scattering losses of the read laser were studied by simulating the propagation of light through multi-layered micro-structured material. The main advantage of our technique is its practical implementation, as it refrains from the use of index-matching liquids and specialized optics during the read–write process.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhotonicsMême sujetPhase-change materials and chalcogenidesTravaux en français237 207