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Enregistrement W4310102620 · doi:10.1063/5.0123697

Parallel generation and coding of a terahertz pulse train

2022· article· en· W4310102620 sur OpenAlexafffund
J. E. Nkeck, Louis-Philip Béliveau, X. Ropagnol, Dominic Deslandes, Denis Morris, F. Blanchard

Notice bibliographique

RevueAPL Photonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTerahertz radiationUltrashort pulsePhotonicsOpticsCommon emitterPulse shapingComputer scienceOptoelectronicsPicosecondPhysicsModulation (music)Electronic engineeringLaserEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generation and coding of multi-cycle terahertz (THz) pulses offer interesting possibilities, such as frequency comb spectroscopy or ultra-fast packet communication. In contrast to the radio frequency domain, which has largely exploited packet communication, this research area is almost unexplored at THz frequencies. Indeed, because of the lack of fast modulation and detection methods at THz frequencies, current developments often rely on hybrid techniques mixing photonics and ultrafast electronics. Here, we present a method for the generation and modulation of a coded THz pulse train. Our scheme is based on the combination of a spintronic THz emitter (STE) with an echelon mirror and a digital micromirror device. This highly scalable configuration is capable of modulating a hundred or more THz pulses in parallel with sub-picosecond accuracy. Strikingly, the temporal resolution of our modulation scheme depends on geometric optics and not on a high-speed electronic device. Furthermore, our scheme confirms the ability of STEs to generate quasi-continuous THz pulses and offers a new photonic solution on dynamic THz pulse train control.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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