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Enregistrement W4387159310 · doi:10.1002/qute.202300195

High‐Resolution Single Photon Level Storage of Telecom Light Based on Thin Film Lithium Niobate Photonics

2023· article· en· W4387159310 sur OpenAlexaff
Çağın Ekici, Yonghe Yu, Jeremy C. Adcock, Alif Laila Muthali, Heyun Tan, Zhongjin Lin, Hao Li, Leif Katsuo Oxenløwe, Xinlun Cai, Yunhong Ding

Notice bibliographique

RevueAdvanced Quantum Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDanmarks GrundforskningsfondVillum Fonden
Mots-clésLithium niobatePhotonicsMaterials scienceOptoelectronicsPhotonTelecommunicationsThin filmLithium (medication)3D optical data storageOpticsPhysicsNanotechnologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presents an experimental analysis of high‐resolution single photon buffers based on low‐loss thin film lithium niobate (TFLN) photonic devices operating at room temperature. While dynamically controlling writing and reading operations within picosecond timescales poses a challenge, the devices are capable of resolving 102.8 4.6 ps time step with ‐0.89 dB loss per round‐trip and 197.7 6.6 ps time steps with ‐1.29 dB loss per round‐trip, respectively. These results imply that the devices are at the cutting edge of on‐chip technology, performing in the current state of the art at the single photon level. Both of the single photon buffers do not introduce any detrimental effects and provide a high signal‐to‐noise ratio (SNR). The room‐temperature, low‐loss, and voltage‐controlled TFLN buffers combine scalable architecture with relatively high buffering capacity in the sub‐nanosecond regime and are expected to unlock many novel photonics applications such as temporally multiplexed single photon sources.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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