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Enregistrement W7024508766

Silicon photonic switches for single mode and multimode networks

2021· dissertation· en· W7024508766 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésInsertion lossSilicon photonicsPhotonicsBroadbandBandwidth (computing)Multi-mode optical fiberOptical switchSingle-mode optical fiberMultiplexingSilicon
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advancement of silicon photonics (SiPh) technology in communication systems has been rising rapidly day by day.Silicon photonics, compatible with complementary metaloxide-semiconductor (CMOS), is one of the most promising technologies that provides large capacity and high integration density with an established fabrication process.The mature and low-cost silicon photonic technology has all the potentials to develop high-performance photonic switches required for advanced datacenter networks.This thesis is a theoretical and experimental demonstration of several silicon photonic switches featuring low loss, low crosstalk, low power consumption, and broadband applications.We design and experimentally demonstrate scalable 2 2, 4 4, and 8 8 SiPh thermooptic switches exhibiting low loss, low crosstalk, and low power consumption with a bit error rate (BER) below 10 -10 for payload data transmission.For 8 8 switch, less than 3.13 dB insertion loss and approximately 20.5 dB crosstalk is measured over a bandwidth range of 25 nm with 5.2 pJ/bit power consumption.Using more optimized multimode interferometer (MMI) and waveguide crossing, an ultra-broadband 16 16 thermo-optic switch has also been designed and experimentally demonstrated using continuous wave (CW) and payload transmission (RF).This switch provides 100 nm of bandwidth, at most 8 dB in crosstalk, and less than 3.8 dB of insertion loss for the longest path.At 10 Gb/s, this energy-efficient switch consumes less than 7 pJ/bit. Recently, mode division multiplexing (MDM) technology has attracted widespread List of Acronyms BERBit Error Rate.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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