Solutions photoniques pour des systèmes THz basés sur des technologies lasers Ytterbium
Bibliographic record
Abstract
La technologie térahertz (THz) fait référence à l’utilisation d’ondes électromagnétiques dont la fréquence est comprise entre 0,1 et 10 THz. Pendant plusieurs décennies, ce domaine fréquentiel a été un «fossé» dû aux performances déclinantes des sources et détecteurs électroniques et photoniques situés de part et d’autre de celui-ci. Malgré cela, le rayonnement THz possède un certain nombre de propriétés uniques qui le rendent utile pour une variété d’applications scientifiques et technologiques dans divers domaines, notamment les communications, la détection, l’imagerie, la spectroscopie et la sécurité. La technologie THz a le potentiel de révolutionner de nombreux domaines de la science notamment avec l’étude de phénomènes fondamentaux de basses énergies tels que les phonons, les dynamiques de spins, etc. Au fur et à mesure, le «fossé» THz commence à se réduire avec le perfectionnement et l’élaboration de nouvelles sources et détecteurs tels que : les antennes photoconductrices et les émetteurs basés sur des phénomènes spintroniques pour n’en citer que quelques-uns. Afin de généraliser les applications THz il est nécessaire de concevoir et d’étudier d’autres sources et détecteurs. Dans ce but, cette thèse présente les résultats de mes recherches s’articulant sur la caractérisation des détecteurs (CdTe et le ZnS) en utilisant la spectroscopie THz dans le domaine temporel avec une technologie laser Ytterbium (Yb), suivie du développement d’une technique de compression d’impulsions laser et enfin elle démontre une nouvelle méthode de génération et de modulation en parallèle d’un train d’impulsions THz utilisant la combinaison d’un miroir échelon, d’un dispositif « digital micro-mirror device » (DMD) et d’un émetteur THz spintronique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".