MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313052741 · doi:10.1109/lpt.2022.3227085

Beyond 300 Gbps Short-Reach Links Using TFLN MZMs With 500 mV<sub>pp</sub> and Linear Equalization

2022· article· en· W4313052741 sur OpenAlexafffund
Essam Berikaa, Md Samiul Alam, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueIEEE Photonics Technology Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésEqualization (audio)Transmission (telecommunications)SIGNAL (programming language)Computer scienceCMOSElectronic engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driven by the growing data demand and the stringent power constraints on short-reach datacenter interconnects (DCI), this work compares the driver-less (RF driver-free) transmission performance of thin-film lithium niobate (TFLN) Mach-Zehnder modulators (MZM). Two C-band MZMs (18 / 23 mm) fabricated in a commercial foundry are considered. Using the longer MZM with only linear equalization and ~500 mVpp driving signal, we transmit: (1) 132 Gbaud PAM6 signal (net 309 Gbps) below the 6.7% overhead (OH) hard-decision (HD)-FEC threshold; and (2) 136 Gbaud PAM8 signal (net 342 Gbps) above the 19.02% OH soft-decision (SD)-FEC normalized generalized mutual information (NGMI) threshold of 0.8798 over 500 m of standard single-mode fiber (SSMF). This work demonstrates the feasibility of operating beyond 300 G/lane using TFLN MZMs with CMOS-compatible driving levels.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Photonics Technology LettersMême sujetPhotonic and Optical DevicesTravaux en français237 207