MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117158783 · doi:10.1088/2058-9565/ae30a5

Recent progress on mid-infrared single-photon detectors and sources for satellite-based quantum key distribution—a review

2025· article· W7117158783 sur OpenAlexaff
Liam Flannigan, Mostafa Khalil, Phyllis Chiu, Changqing Xu

Notice bibliographique

RevueQuantum Science and Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum key distributionPhoton upconversionTransmission (telecommunications)DetectorSatelliteQuantum noiseNoise (video)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellite quantum key distribution technology has developed rapidly using near-infrared wavelengths and is expected to enable global quantum communication. However, link availability is still hampered by detrimental effects in the free-space channel, such as background noise from solar radiation and attenuation from turbulence and weather such as haze and fog. One potential mitigation technique is to move to the mid-infrared atmospheric transmission window (3–5 µ ms) where background noise and turbulence effects are significantly reduced. While mid-infrared quantum technology is not as well developed, advancements in mid-infrared entangled photon pair generation and nonlinear upconversion single-photon detectors could be poised to enable daytime satellite downlinks with increased reliability. This review compares the state of the art for quantum transmitters and receivers in the mid-infrared to the more established near-infrared technology. The goal is to identify gaps in transmitter and/or receiver technology in the mid-infrared, and to determine if the mid-infrared can offer significant advantages over the near infrared for quantum communication.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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 revueQuantum Science and TechnologyMême sujetOptical Wireless Communication TechnologiesTravaux en français237 207