MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392017098 · doi:10.1364/ol.517916

Zeptojoule detection of terahertz pulses by parametric frequency upconversion

2024· article· en· W4392017098 sur OpenAlexafffund
Défi Junior Jubgang Fandio, Aswin Vishnu Radhan, Eeswar Kumar Yalavarthi, Wei Cui, Nicolas Couture, Angela Gamouras, Jean‐Michel Ménard

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhoton upconversionTerahertz radiationOpticsTerahertz spectroscopy and technologyPhase matchingMaterials scienceParametric statisticsLaserOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We combine parametric frequency upconversion with the single-photon counting technology to achieve terahertz (THz) detection sensitivity down to the zeptojoule (zJ) pulse energy level. Our detection scheme employs a near-infrared ultrafast source, a GaP nonlinear crystal, optical filters, and a single-photon avalanche diode. This configuration is able to resolve 1.4 zJ (1.4 × 10 –21 J) THz pulse energy, corresponding to 1.5 photons per pulse, when the signal is averaged within only 1 s (or 50,000 pulses). A single THz pulse can also be detected when its energy is above 1185 zJ. These numbers correspond to the noise-equivalent power and THz-to-NIR photon detection efficiency of 1.3 × 10 –16 W/Hz 1/2 and 5.8 × 10 –2 %, respectively. To test our scheme, we perform spectroscopy of the water vapor between 1 and 3.7 THz and obtain results that are in agreement with those acquired with a standard electro-optic sampling (EOS) method. Our technique provides a 0.2 THz spectral resolution offering a fast alternative to EOS THz detection for monitoring specific spectral components in spectroscopy, imaging, and communication applications.

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 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptics LettersMême sujetTerahertz technology and applicationsTravaux en français237 207