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Enregistrement W4402170562 · doi:10.1364/optcon.533926

Compact intracavity mid-infrared upconversion detector – a systematic study

2024· article· en· W4402170562 sur OpenAlexafffund
Tyler Kashak, Liam Flannigan, Ali Atwi, Daniel Poitras, Chang‐Qing Xu

Notice bibliographique

RevueOptics Continuum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhoton upconversionInfraredDetectorOptoelectronicsMaterials scienceOpticsRemote sensingPhysicsDopingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-IR light detection based on intracavity upconversion using a compact structure has been studied experimentally and theoretically. The mid-IR detector consists of a 47.5 mm MgO doped periodically poled lithium niobate crystal placed in a resonant cavity of a 1064 nm diode-pumped Nd:YVO 4 laser to enhance efficiency. The generated 1064 nm light is mixed with a mid-infrared source emitting at 3469 nm using an intracavity dichroic mirror. This produces short wave infrared 814.2 nm light via sum frequency generation (SFG). The upconverted light overlaps with the high responsivity for commercial off-the-shelf silicon photodetectors, enabling high speed and high sensitivity detection, surpassing direct mid-infrared detection. The lowest power detected was 150 nW, and the theoretical noise equivalent power for state-of-the-art Si detectors is 1.7⋅ f W/Hz. The free-running cavity requires no active stabilization, and the total packaged prototype size is 3.75 × 3.0 × 8.0 cm, which is relatively compact. An experimental power conversion efficiency of up to 36.0% is observed, which agrees well with theoretical simulations. A systematic theoretical study is performed to investigate the potential for further device optimization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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