Quantum enhanced probing of multilayered samples
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.
Notice bibliographique
Résumé
Quantum sensing exploits quantum phenomena to enhance the detection and estimation of classical parameters of physical systems and biological entities, particularly so as to overcome the inefficiencies of its classical counterparts. A particularly promising approach within quantum sensing is quantum optical coherence tomography which relies on nonclassical light sources to reconstruct the internal structure of multilayered materials. Compared to traditional classical probing, quantum optical coherence tomography provides enhanced-resolution images and is unaffected by even-order dispersion. One of the main limitations of this technique lies in the appearance of artifacts and echoes, i.e., fake structures that appear in the coincidence interferogram, which hinder the retrieval of information required for tomography scans. Here, by utilizing a full theoretical model, in combination with a fast genetic algorithm to postprocess the data, we successfully extract the morphology of complex multilayered samples and thoroughly distinguish real interfaces, artifacts, and echoes. We test the effectiveness of the model and algorithm by comparing its predictions to experimentally generated interferograms through the controlled variation of the pump wavelength. Our results could potentially lead to the development of practical high-resolution probing of complex structures and noninvasive scanning of photodegradable materials for biomedical imaging/sensing, clinical applications, and materials science.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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