Receptor digital de comunicaciones ópticas de alta capacidad
Bibliographic record
Abstract
Durante los últimos años hubo un crecimiento en la demanda de tasas de transmisi \nón por parte de los usuarios por el surgimiento de aplicaciones de uso masivo como \nInternet, servicios de video de alta denición, comunicación entre data centers, juegos \nen línea y cómputo en la nube. Esto impone nuevos desafíos a las comunicaciones ópticas \nlong-haul para satisfacer las demandas de los consumidores. En este trabajo se \nestudió el funcionamiento y desarrolló el DSP de un receptor de comunicaciones ópticas \nde alta capacidad, programado en un lenguaje de alto nivel, como MATLAB, y para \noperar oine. A su vez, se desarrolló un compensador de la automodulación de fase \ny la dispersión cromática, basado en el método de Digital Backpropagation (DBP), \ncomo reemplazo a un bloque que solo compensa la dispersión cromática (EDC). Finalmente \nse presentan resultados obtenidos sobre datos medidos a 84 Gbaud para una \nmodulación DP-QPSK en distancias hasta 2880 km, obtenidos por una colaboración \ndel Prof. Pablo A. Costanzo Caso del Instituto Balseiro y del LIAT, y el Laboratorio \nPhotonics Systems Group del Prof. David V. Plant de la universidad McGill (Canadá). \nSe obtienen mejoras potenciales de hasta 820 km para una BER de 103 al utilizar \nDBP respecto a utilizar EDC.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".