Ultrashort-pulse burst-mode materials processing and laser surgery
Notice bibliographique
Résumé
Laser processing of materials and biological tissues has evolved in stages, ever since the earliest use of the laser for gross deposition of heat and for ablation. For instance, wavelength specificity was an early development that facilitated the treatment of certain biological tissues, while leaving others relatively unaffected. Ultrashort-pulse material ablation escapes the usual paradigm of heat diffusion because of the comparisons of scales: A rarefaction wave can cut through the thin layer of femtosecond-laser-heated material and carry away the absorbed energy before much heat can diffuse into the substrate. Burst-mode femtosecond laser ablation brings yet another paradigm, in which the laser fluence is divided over two disparate timescales: the ultrashort duration of a pulse and the microsecond-scale duration of a burst. This division of timescales opens new avenues for control, because much of the governing physics is about the comparison of timescales—for instance, the timescale of thermalization of heated electrons into the substrate lattice or the timescale of hydrodynamic ablation. Applications to fused silica, to in vitro cell-cultures prepared in hydrogels, and to ex vivo articular cartilage help to show what is different in the science of ultrashort-pulse burst-mode laser processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,020 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».