MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408602521 · doi:10.1117/12.3050402

Ultrafast laser beam shaping: engineering 3D photonics devices for integration in bulk to fibre glasses

2025· article· en· W4408602521 sur OpenAlexaff
Peter R. Herman, Pok Man Chow, Gligor Djogo, Stephen Ho, ­Jun Li­, Yueqi Wang, Polina Zavyalova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrashort pulsePhotonicsMaterials scienceLaser beamsLaserUltrafast opticsOptoelectronicsFiber laserBeam (structure)OpticsEngineering physicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive Optics (AO) is facilitating new forms of laser beam shaping from which novel forms of three-dimensional (3D) nano-structures may be tailored inside of transparent material by ultrashort-pulsed laser interaction. The assembly of such tailored nano-diffractive elements into micro-optic diffractive optics presents new opportunities for photonics integration and packaging that encompasses 3D processing over a broad range of applications based inside of bulk glasses, thin transparent films, and optical fibre. The presentation explores opportunities for integrating multi-functional photonic and opto-fluidic devices into a compact platform of lab-in-fiber (LIF) or fiber cladding photonics that bypass requirements for integration of planar waveguide circuits with fiber optic networks. Alternatively, the 3D laser nano-structuring promises new means for fiber-to-chip packaging with 3D waveguide circuits, for example, the formation of low profile interposers that permit low-loss grating coupling of optical fibers to silicon photonic chips.

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 seuil0,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLaser Material Processing TechniquesTravaux en français237 207