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Enregistrement W4387576234 · doi:10.1002/adpr.202300241

Photochemically Engineered Large‐Area Arsenic Sulfide Micro‐Gratings for Hybrid Diffractive–Refractive Infrared Platforms

2023· article· en· W4387576234 sur OpenAlexafffund
Myungkoo Kang, Brandon M. Triplett, Mikhail Y. Shalaginov, Skylar Deckoff–Jones, Cesar Blanco, Mia Truman, Elena Shirshneva-Vashchenko, Justin Cook, Qingyang Du, Tushar Sanjay Karnik, Cosmin‐Constantin Popescu, Anna Zachariou, Yifei Zhang, Casey M. Schwarz, Sensong An, Clayton Fowler, Hualiang Zhang, Ivan Divliansky, Leonid Glebov, M. C. Richardson, Anu Agarwal, Clara Rivero‐Baleine, Juejun Hu, Tian Gu, Kathleen A. Richardson

Notice bibliographique

RevueAdvanced Photonics Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesDefense Sciences Office, DARPAAdvanced Research Projects AgencyUniversity of Central FloridaBentham-Moxon TrustMassachusetts Institute of TechnologyMcGill UniversityU.S. Department of Defense
Mots-clésMaterials scienceInfraredFabricationOpticsOptoelectronicsPolarization (electrochemistry)LaserGratingEtching (microfabrication)NanotechnologyChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patterns composed of micron‐sized surface structures can abruptly change the properties of an optical wave front, including its phase, amplitude, polarization, and dispersion. Optical components featuring surface micro‐gratings not only possess optical functionalities that can rival or exceed those of traditional bulky components but can also significantly improve the compactness of optical systems. Herein, the design and fabrication process of As 2 S 3 glass‐based micro‐gratings as well as their resulting optical functionality in the infrared regime are reported. The novel two‐step photochemical process consists of spatially controlled direct laser writing and subsequent selective solution etching. The process yields surface micro‐gratings that possess arbitrarily tunable geometries and design patterns on large‐area flat and curved optical surfaces or substrates, offering a potential new avenue for developing aberration‐corrected infrared‐imaging systems.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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