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Enregistrement W4389893740 · doi:10.1063/5.0171764

All-wet etched high-<i>Q</i> optical microcavity on a silicon chip

2023· article· en· W4389893740 sur OpenAlexaff
Yanyan Zhi, Li Liu, Yufu He, Jiejun Zhang, Jie Li, Kun Zhang, Junkai Zhang, Liling Liu, Shuang-Qi Zhang, Jianping Yao, Bai‐Ou Guan

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaferMaterials scienceOptoelectronicsChipSiliconPhotolithographyEtching (microfabrication)SemiconductorDry etchingResonatorNanotechnologyElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical microcavities with high quality factors can significantly enhance the intracavity power density and have become a superior platform for studying quantum electrodynamics, nonlinearities, and sensing. Minimized and compact on-chip devices require the integration of microcavities with versatile functions that can be implemented by techniques compatible with semiconductor industries. However, the silicon dry etch technique commonly used to shape silicon wafers limits the massive production of microcavities. Here, an all-wet etching technique is proposed to fabricate on-chip microcavities with the aid of photolithography. On-chip silica microdisks with quality factors of ∼105 are demonstrated, and optical modes with quality factors up to 106 are also observed. The proposed technique opens an avenue for economical, easy handling, and scalable production of on-chip microcavities using foundry-based technologies.

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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