Bibliographic record
Abstract
Cette thèse de doctorat examine le concept d'un réseau de diffraction gravé et distribué (DEDG) et présente une méthodologie pour concevoir la réponse spectrale de l'appareil. Cette conception qui incorpore un réflecteur de Bragg distribué (DBR)aux facettes d'un démultiplexeur conventionnel basé sur un réseau de diffraction gravé (RDG), promet une performance supérieure sur plusieurs aspects. Alors que dans un RDG conventionel, il faut des murs gravés qui soient verticals et profonds afin d'obtenir une faible perte d'insertion; dans le DEDG, une telle exigence est considérablement atténuée. Les murs profondément gravés sont remplacés par des facettes peu profonde, suivis par un DBR; par conséquent des appareils avec une perte d'insertion nettement inférieure sont réalisables. La faisabilité de l'application de DEDG comme un démultiplexeur de longueur d'onde a été démontré grace à la fabrication et la caractérisation d'un prototype. Un exemple de l'appareil a été fabriquéen utilisant la lithographie optique et la gravure ionique réactive sur une plateformede silicium sur isolant(SOI). L'appareil a été ensuite caractérisé dans le laboratoire. Par ailleurs, l'incorporation de la structure de DBR aux facettes du RDG conventionel découple la réflexion et la diffraction, rendant le DEDG approprié pour l'adaptationde la réponse spectrale. Selon l'application, la réponse spectrale de l'appareil peut etre adapté grace à une conception et une optimisation méticuleuses de la DBR incorporé. Dans cette thése nous avons démontré par des simulations numériques que des fonctionnalités telles que la performance indépendante de la polarisation et la performance uniforme en ce qui concerne la perte d'insertion sont réalisable. Une méthodologie pour adapter la réponse spectrale de la DEDG est discutée en détails.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".