一种由RSOA和PIC集成的宽可调激光器

----翻译自Nouman Zia, Samu-Pekka Ojanen, Jukka Viheriala, Eero Koivusalo, Joonas Hilska, Heidi Tuorila, and Mircea Guina在optics letter上发的文章vol.48, Issue 5, pp. 1319-1322(2023)

摘要:通过光子集成方式实现的2-3μm波长的可调激光器,在传感应用上极具吸引力,我们利用了低损耗特性的Si3N4波导,使用GaSb增益芯片与和可调Si3N4游标镜组成一个集成可调激光器。在室温下,激光器的最大输出功率为15mW,调谐范围为约90nm(1937–2026 nm)。还验证了几种用于光子集成电路PIC中的低损耗性Si3N4构件,具体地说,单模波导的传输损耗低至0.15 dB/cm,90°弯曲波导的传输损耗为0.008 dB,Y波导的插损为0.075 dB。

光子学集成已被广泛认为是促进新光子应用发展的主要驱动力,包括数据中心光收发模块、用于健康监测的可穿戴传感器以及激光探测和测距LiDAR解决方案。事实上,量身定制的多功能光子集成电路PIC是实现许多新应用的关键构件。PIC具有低成本、小型化和高可靠性等优势。通过将硅光子与基于InP的增益芯片相结合,被广泛应用,如用于在通信网络中高速光收发模块[1,2]。PIC平台还被用于其它应用,PIC提供了足够宽的波段(2-3μm波长窗口)以应用于传感,例如为大气污染物的测量[3,4]或葡萄糖水平的实时监测[5]。这些类型的应用需要可调谐窄带宽光源,以便能够研究在宽光谱波段的多个复杂光谱指纹图谱[6]。

迄今为止,接近2μm范围的基于PIC集成的可调外腔激光器主要基于亚微米绝缘体上硅SOI[7-9]。由于高模泄漏到有损SiO2底部和顶部包层 [10]中,限制了该技术向3μm扩展。同时由于在1.55至2μm的波长范围内具有双光子吸收,因此硅平台也不适合高功率应用。此外,InP材料系统在该波长范围内的性能有限,限制了高达2.35μm的InP/SOI PIC的开发[9]。或者,氮化硅Si3N4被誉为一种很有前途的集成光子学平台[11-13],具有超低的传播损耗、可忽略不计的非线性吸收以及从可见光到中红外的宽透明窗口。该平台在Si3N4波导和SiO2包层之间提供了低折射率对比度,这较少了波导电路的制造公差要求。此外,波导和空气之间的低对比度使光与环境或功能化表面之间有更大的相互作用时,进而使依赖于消散耦合方案的片上传感器变得更加灵敏。在符合光谱需求的III-V族增益材料方面,基于GaInAlAsSb/GaSb的I型激光二极管在2–3μm波长范围内表现出色[14-16],因为它们可在相对较低的阈值和较低的工作电压下确保高增益。

在本文中,据我们所知,我们首次报告了使用Si3N4-PIC游标反射器,用于锁定和调谐包含GaSb I型量子阱异质结构的2μm集成激光器的波长。我们采用一个相对较厚800nm的Si3N4平台,以防止模式与包层重叠。所展示的集成激光器证明了该平台在2μm及以上波长的芯片级可调谐激光器方面的潜力。特别是,在室温下工作时,具有创纪录的∼90nm (1937–2026nm)宽调谐范围和15mW的相对较高的输出功率。我们进一步讨论的Si3N4游标PIC的设计并探索了能够进一步缩放波长的损耗性能。

图 1a显示了集成激光器的详细示意图,该激光器由2mm长的脊波导RWG反射半导体光放大器RSOA和端射式耦合的Si3N4游标PIC组成。RSOA异质结构通过分子束外延MBE在(100n)-GaSb衬底上生长。有源区域由10nm厚的In(0.25)GaSb类型I双量子阱组成,这些双量子阱嵌入晶格匹配的260 nm的Al(0.25)GaAsSb波导和10nm势垒层中。波导夹在2000nm厚的p和2700nm厚的n-Al(0.50)GaAsSb包层之间。将异质结构加工成 5μm宽WRSOA和2076nm深tRSOA 脊波导形状,用于单横模操作。RSOA脊波导的耦合面倾斜7°并涂有抗反射涂层AR,以抑制RSOA中的激光并获得宽光谱。RSOA的后输出面是高反射涂层HR。图1b是RSOA和Si3N4光子集成光路之间集成耦合方案的3D示意图。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

游标PIC是通过开放晶圆代工服务在LIGENTEC 800nm厚的的Si3N4平台上[17]实现的,为实现约2μm的低损耗宽带操作,每个组件都使用Ansys Lumerical软件套件[18]优化。1μm宽的带状波导设计用于低损耗0.05dB/cm单横模操作。PIC耦合接口由一个ARC波导和一个反锥边耦合器组成,以最大限度地提高耦合效率。反锥形波导倾斜17°以匹配 RSOA 的输出角度。使用Ansys Lumerical 光子反向设计工具包PID设计了超低损耗∼0.05 dB、宽带>200 nm和小尺寸34μm×7μm 50/50 Y分支分路器,将光分成两路。每路都包括一个环形谐振器(RR),形成一个单通环形镜。光线穿过两个半径略有不同的RR,从而产生游标效应[19]。在该设计中,RR半径分别被设置为100μm和96.7μm,对应于3.03nm和3.13nm的自由光谱范围FSR[20],组折射率为2.09。图2a给出了两个无损RR的模拟传输响应,这里环和总线波导之间的耦合系数为0.04。仿真游标传输 [图2b],即两个RR的光谱响应之间的重叠,为我们的设计产生了90nm宽的FSR,在环形波导上使用金属加热器,以通过调谐游标进而覆盖整个FSR范围。在PIC中还添加了一个热移相器(PS),以使腔体谐振与游标谐振对齐(即Si3N4 PIC和RSOA是完全相位匹配的)。螺旋波导被放置在每个RR的端口处,以抑制后向反射。PIC波导弯曲半径为100μm,损耗为0.003 dB/90°可忽略不计。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

RSOA-PIC耦合接口由一个反锥边耦合器组成,以最大限度地提高耦合效率,如图3所示。图3还给出了使用Ansys Lumerical 有限差分特征模FDE进行的横截面光场仿真结果,包括RSOA波导、锥输入端的波导和锥输出端的波的横向电TE基模,以及它们的模场直径MFD和有效折射率nindex。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

图4a给出了RSOA和Si3N4的TE基模之间的模式失配损耗仿真结果(对应固定RSOA形状和变化的锥输入宽度)。仿真是使用Ansys Lumerical FDE求解器完成的,结果表明,在0.4 μm宽的锥输入宽度下,最小模式失配损耗为∼0.85 dB。为了进一步研究锥度长度对锥度输入和输出波导模式之间耦合的影响,对不同的锥长度也进行了仿真。使用Ansys Lumerical Eigenmode Expansion(EME)求解器进行仿真,结果如图所示。图4b使用了三种不同的输入锥宽度。最高效的锥度设计可在100μm锥度长度下提供低至0.1dB的单个TE模式耦合损耗。图4b显示,对于锥度宽度较窄的边缘耦合器,最小耦合损耗与锥度长度的关系更高。这是由于RSOA和窄锥输入之间的大模式失配损耗,以及窄锥形波导的光学模式与SiO2包层的严重重叠,这增加了通过锥形波导长度传播过程中的吸收损失。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

为了确保稳定的单模操作,通过模拟作为环形谐振器(RR)耦合间隙的函数的游标响应来仔细选择功率耦合系数。使用Ansys Lumerical时域有限差分(FDTD)和有限差分本征模(FDE)求解器对环形定向耦合器、弯曲和波导进行了元件级模拟,并将其响应输入到Lumerical Interconnect中,用于Vernier滤波器的电路级模拟。仿真结果如图S1所示。边模抑制比(SMSR)随着耦合间隙的增大而增大,而线宽随着耦合间隙增大而减小。通过增加耦合间隙,RR的有效腔长得到了延长,这使得光子寿命更长[1]。因此,减小了每个RR的线宽,从而总体上提高了Vernier线宽和SMSR。由于RR中大量往返引起的传播损耗,这些改进带来了传输损耗的增加。因此,耦合间隙的选择是基于光谱纯度和激光器输出功率之间的平衡。根据仿真结果,游标PIC的耦合间隙为850 nm。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

采用回切法测量带状波导的传播损耗,制备了一组不同长度、均匀弯曲半径为100μm的三个螺旋线。使用2μm波长的Norcada DFB激光测量了这些螺旋相对于直波导参考的损耗。波导损耗随螺旋长度的变化如图5a所示,其中插图显示了条带波导的单TE模。拟合线性曲线为0.15 dB/cm的波导传播损耗。由于测得的传播损耗还包括散射损耗,因此它大于仿真的传播损耗值。线性拟合的y截距给出 0.008 dB/90° 弯曲损耗。为了分析Y分支分路器,制造了15和30个Y 分支串联的级联,并测量了它们相对于直波导的损耗。通过对测量损耗值进行线性函数拟合,在2μm处测得0.075 dB的插入损耗,接近仿真值0.05 dB。图5b中的插图显示了通过PID设计并优化的Y分支的模拟场剖面。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

为实现GaSb/Si3N4集成激光器,一个2mm长的RSOA增益芯片p面朝下安装在氮化铝 AlN基板上,使用热电温度控制系统稳定在23°C。RSOA和Vernier PIC尽可能靠近,以实现高效的端火耦合。连续波CW电流通过探针注入RSOA,集成激光器的输出耦合到连接光电二极管的多模光纤中。测得的光电流L-I曲线如图6a所示。该激光器发出高达15mW 的连续输出功率,阈值电流低于100 mA。L-I曲线中的kinks是当RSOA的相位随输入电流变化时引起的RSOA和Si3N4之间的相位匹配振荡带来。通过针对每个输入电流调整腔内热 移相器,可以实现高效的相位匹配。通过PS调谐实现最佳相位匹配的LI曲线与非相位匹配曲线如图S2a所示。对于最佳相位匹配条件,振荡如预期的那样最小化。图S2b显示了在固定注入电流下,测量输出功率随PS加热器功率的变化。最佳相位匹配是在最大输出功率点获得的。将本工作中使用的锥度输入宽度0.2μm更改为最佳值0.4μm 后,输出功率和阈值电流有望改善。在不同增益电流下测得的相位匹配光谱如图所示。图6b显示了在低至100mA的电流下,SMSR高达25dB时的波长锁定。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

通过在一个RR上的加热器调谐发射波长。图7a显示仅通过一个RR调谐(加热器功率最大350mW)实现的叠加激光发射光谱。在测量过程中,注入RSOA的电流保持在600mA。改变其中一个RR的温度会改变其透射光谱,因此重叠的波长会从未加热的RR的一个透射峰值跳到下一个透射峰值。发现这些峰之间的间距为∼3.11nm,对应于未加热环的FSR。该激光器的调谐范围超过89nm,覆盖了1937nm至2026nm之间的波长,据我们所知,这是波长约为2μm的游标激光器的最高记录。激光波长对加热器中耗散功率的依赖性如图7b所示。在加热器功耗∼350mW的情况下,在89nm的调谐范围内获得波长扫描。因此,热调谐效率为0.25nm/mW。对应于每个激光波长的SMSR也如图7b所示。可以看出,激光器在整个调谐范围内表现出超过20dB的SMSR。激光器的线宽受光谱分析仪分辨率的限制,估计<0.05nm。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

总之,据我们所知,我们首次展示了一种宽范围可调谐的GaSb/Si3N4波长约为2μm的集成激光器。激光器在两个热可调谐环谐振器之间采用游标机制进行波长滤波和调谐。集成激光器具有15mW的相对较高的输出功率,100 mA的低阈值电流和∼90 nm的宽调谐范围,覆盖了1937nm至2026nm之间的波长。游标PIC基于超低损耗Si3N4构件。事实上,我们测量了直波导的传播损耗为0.15 dB/cm,弯曲损耗为0.008 dB/90°,Y分支插入损耗为0.075 dB。未来,集成激光器的性能将通过优化的锥形几何形状提高耦合效率。也可以通过使用PIC作为输出通道或将RSOA的后表面切割而不是高反射涂层来增加输出功率。最后,发射波长将扩展到2μm以上,以满足基于PIC的集成激光器在2-3μm范围内传感应用需求。

参考文献

1. R. Jones, P. Doussiere, J. B. Driscoll, W. Lin, H. Yu, Y. Akulova, T. Komljenovic, and J. E. Bowers, IEEE Nanotechnology Mag. 13, 17 (2019).

2. S. Fathololoumi, D. Hui, S. Jadhav, et al., J. Lightwave Technol. 39, 1155 (2021).

3. A. Hänsel and M. J. R. Heck, JPhys Photonics 2, 012002 (2020).

4. X. Jia, J. Roels, R. Baets, and G. Roelkens, Sensors 21, 5347 (2021).

5. P. T. Lin, H. G. Lin, Z. Han, T. Jin, R. Millender, L. C. Kimerling, and A. Agarwal, Adv. Opt. Mater. 4, 1755 (2016).

6. I. E. Gordon, L. S. Rothman, C. Hill, et al., J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 203, 3 (2017).

7. R. Wang, A. Malik, I. Šimonytė, A. Vizbaras, K. Vizbaras, and G. Roelkens, Opt. Express 24, 28977 (2016).

8. J. X. B. Sia, W. Wang, Z. Qiao, X. Li, T. X. Guo, J. Zhou, C. G. Littlejohns, C. Liu, G. T. Reed, and H. Wang, IEEE J. Quantum Electron. 56, 2001311 (2020).

9. R. Wang, S. Sprengel, A. Vasiliev, G. Boehm, J. Van Campenhout, G. Lepage, P. Verheyen, R. Baets, M.-C. Amann, and G. Roelkens, Photonics Res. 6, 858 (2018).

10. S. A. Miller, M. Yu, X. Ji, A. G. Griffith, J. Cardenas, A. L. Gaeta, and M. Lipson, Optica 4, 707 (2017).

11. P. Muñoz, P. W. L. Van Dijk, D. Geuzebroek, M. Geiselmann, C. Dominguez, A. Stassen, J. D. Domenech, M. Zervas, A. Leinse, C. G. H. Roeloffzen, B. Gargallo, R. Banos, J. Fernandez, G. M. Cabanes, L. A. Bru, and D. Pastor, IEEE J. Sel. Top. Quantum Electron. 25, 8200513 (2019).

12. S. P. Ojanen, J. Viheriala, N. Zia, E. Koivusalo, J. Hilska, H. Tuorila, and M. Guina, Conf. Dig. - IEEE Int. Semicond. Laser Conf., Shimane, Japan,October 16, 2022 .

13. C. A. A. Franken, A. van Rees, L. V. Winkler, Y. Fan, D. Geskus, R. Dekker, D. H. Geuzebroek, C. Fallnich, C. Fallnich, P. J. M. van der Slot, K.-J. Boller, and K.-J. Boller, Opt. Lett. 46, 4904 (2021).

14. D. Z. Garbuzov, R. U. Martinelli, H. Lee, R. J. Menna, P. K. York, L. A. DiMarco, M. G. Harvey, R. J. Matarese, S. Y. Narayan, and J. C. Connolly, Appl. Phys. Lett. 70, 2931 (1997).

15. D. Z. Garbuzov, H. Lee, V. Khalfin, R. Martinelli, J. C. Connolly, and G. L. Belenky, IEEE Photonics Technol. Lett. 11, 794 (1999).

16. C. Lin, M. Grau, O. Dier, and M. C. Amann, Appl. Phys. Lett. 84, 5088 (2004).

17. M. Geiselmann, in SPIE Optoelectronics and Photonics Conference (OPTO) (SPIE, 2021), 11689, paper 116890D.

18. “Ansys Lumerical Photonics Simulation & Design Software, ” Ansys Lumerical, 2022

19. K. Oda, N. Takato, and H. Toba, J. Lightwave Technol. 9, 728 (1991).

20. D. G. Rabus, Integrated Ring Resonators: The Compendium (Springer, 2007).

:本文由天津见合八方光电科技有限公司挑选并翻译,旨在推广和分享相关SOA基础知识,助力SOA技术的发展和应用。特此告知,本文系经过人工翻译而成,虽本公司尽最大努力保证翻译准确性,但不排除存在误差、遗漏或语义解读导致的不完全准确性,建议读者阅读原文或对照阅读,也欢迎指出错误,共同进步。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/597883.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何选择最佳的机器学习分类模型?基于使用贝叶斯和异步连续减半算法(ASHA)优化的最佳分类模型自动选择方法

目录 一、主要内容&#xff1a; 二、贝叶斯优化算法&#xff1a; 三、异步连续减半优化算法&#xff1a; 四、代码运行效果&#xff1a; 五、代码下载&#xff1a; 一、主要内容&#xff1a; 对于分类问题&#xff0c;不同机器学习模型分类的效果不同&#xff0c;而且在同…

Azure AKS日志查询KQL表达式

背景需求 Azure&#xff08;Global&#xff09; AKS集群中&#xff0c;需要查询部署服务的历史日志&#xff0c;例如&#xff1a;我部署了服务A&#xff0c;但服务A的上一个版本Pod已经被杀掉由于版本的更新迭代&#xff0c;而我在命令行中只能看到当前版本的pod日志&#xff…

2024年最新 CKA 导航页

1. Dokcer 基础相关 Docker 、 Docker-Compose 安装教程Docker基础知识、相关概念以及基本使用命令Docker 一句话删除所有镜像/容器 2. CKA 相关学习 CKA&#xff08;Certified Kubernetes Administrator&#xff09;是由 Cloud Native Computing Foundation&#xff08;CNC…

c#实现音乐的“vip播放功能”

文章目录 前言1. c#窗体2. 功能3. 具体实现3.1 添加文件3.2 音乐播放3.3 其他功能 4. 整体代码和窗口5. 依赖的第三方库 前言 最近在QQ音乐里重温周杰伦的歌&#xff0c;觉得好听到耳朵怀孕&#xff0c;兴起想要下载下来反复听&#xff0c;发现QQ音乐VIP歌曲下载下来的格式居然…

C++初阶之list的使用和模拟以及反向迭代器的模拟实现

个人主页&#xff1a;点我进入主页 专栏分类&#xff1a;C语言初阶 C语言进阶 数据结构初阶 Linux C初阶 算法 欢迎大家点赞&#xff0c;评论&#xff0c;收藏。 一起努力&#xff0c;一起奔赴大厂 一.list简介 list是一个带头双向链表&#xff0c;在数据结构的时候…

44 网络基础

本章重点 了解网络发展背景&#xff0c;对局域网/广域网的概念有基本认识 了解网络协议的意义&#xff0c;重点理解TCP/IP五层结构模型 学习网络传输的基本流程&#xff0c;理解封装和分用 目录 1.网络发展 2.协议 3.OSI七层模型 4.TCP/IP五层模型 5.网络传输流程图 6.网络中…

VMP 简单源码分析(.net)

虚拟机 获取CPU的型号 实现了一个指令集解释器&#xff0c;每个操作码对应一个特定的处理函数&#xff0c;用于执行相应的指令操作。在执行字节码时&#xff0c;解释器会根据操作码查找并调用相应的处理函数来执行指令。 截获异常 先由虚拟机处理 处理不了再抛出异常 priva…

开源投票系统源码及搭建 在线投票活动创建系统的设计与开发

在当今数字化时代&#xff0c;在线投票活动已成为各类组织、企业和个人不可或缺的一部分。无论是选举、问卷调查、产品评选还是其他需要收集公众意见的场景&#xff0c;一个高效、稳定且易于使用的在线投票系统都至关重要。 分享一款基于开源投票系统源码的在线投票活动创建系…

设计模式Java实现-建造者模式

楔子 小七在2019年的时候&#xff0c;就想写一个关于设计模式的专栏&#xff0c;但是最终却半途而废了。粗略一想&#xff0c;如果做完一件事要100分钟&#xff0c;小七用3分钟热情做的事&#xff0c;最少也能完成10件事情了。所以这一次&#xff0c;一定要把他做完&#xff0…

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-综合训练1

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-综合训练1 1、 Spaceship.turnLeft() for i in range(2):Spaceship.turnLeft()Spaceship.step(3) Dev.step(-1) Spaceship.step(4) Spaceship.turnLeft() Spaceship.step(3)2、 Spaceship.step() Spaceship.turnLeft() Spaceship.…

学QT的第一天~

#include "mywidget.h" MyWidget::MyWidget(QWidget *parent) : QWidget(parent) { //窗口相关设置// this->resize(427,330); this->setFixedSize(427,330); //设置图标 this->setWindowIcon(QIcon("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\pictrue\\dahz.jpg&q…

【面试经典 150 | 分治】建立四叉树

文章目录 写在前面Tag题目来源解题思路方法一&#xff1a;递归 写在最后 写在前面 本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法&#xff0c;两到三天更新一篇文章&#xff0c;欢迎催更…… 专栏内容以分析题目为主&#xff0c;并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾…

C语言写的LLM训练

特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Andrej Karpathy 用 C 代码完成了 GPT-2 大模型训练过程&#xff1a;karpathy/llm.c: LLM training in simple, raw C/CUDA (github.com) 下载源码 git clone --recursive https://github.com/karpathy/llm.c.git下载模型 从HF-Mirro…

JavaScript中的RegExp和Cookie

个人主页&#xff1a;学习前端的小z 个人专栏&#xff1a;JavaScript 精粹 本专栏旨在分享记录每日学习的前端知识和学习笔记的归纳总结&#xff0c;欢迎大家在评论区交流讨论&#xff01; 文章目录 &#x1f506;RegExp &#x1f3b2; 1 什么是正则表达式 &#x1f3b2;2 创建…

组件化开发根组件

目录 一、组件化开发介绍 二、根组件 一、组件化开发介绍 组件化&#xff1a;一个页面可以拆分成一个个组件&#xff0c;每个组件有着自己独立的结构、样式、行为。 好处&#xff1a;便于维护&#xff0c;利于复用&#xff0c;提升开发效率。 二、根组件 组件分类&#xff…

MindSponge分子动力学模拟——安装与使用

技术背景 昇思MindSpore是由华为主导的一个&#xff0c;面向全场景构建最佳昇腾匹配、支持多处理器架构的开放AI框架。MindSpore不仅仅是软件层面的工具&#xff0c;更重要的是可以协同华为自研的昇腾Ascend平台&#xff0c;做到软硬件一体的行业解决方案。基于MindSpore的高通…

Gin 框架的使用

1、Gin 快速开发 1.1、环境准备 1.1.1、导入 gin 依赖 这里就叫 gin 依赖了&#xff0c;在 Goland 命令行中输入下面的命令&#xff1a; go get -u github.com/gin-gonic/gin 1.1.2、设置代理 如果下载失败&#xff0c;最好设置一下代理&#xff0c;在 cmd 命令行中输入下…

react【实用教程】 搭建开发环境(2024版)Vite+React (官方推荐)

以项目名 reactDemo为例 1. 下载脚手架 在目标文件夹中打开命令行 npm create vite2. 安装项目依赖 cd reactDemo npm i若安装失败&#xff0c;则修改下载源重试 npm config set registry https://registry.npmmirror.com3. 启动项目 npm run dev4. 预览项目 浏览器访问 http…

亚马逊FBA头程多少钱一公斤?FBA头程怎么收费?

在亚马逊的电商生态中&#xff0c;FBA服务已经成为许多卖家提升客户满意度和销售效率的重要工具&#xff0c;然而&#xff0c;对于使用FBA服务的卖家来说&#xff0c;选择一家合适的物流合作伙伴并了解其FBA头程的收费标准和计费方式同样至关重要&#xff0c;亚马逊FBA头程多少…

Elsevier——投稿系统遇到bug时的解决方法

重要&#xff1a;找期刊客服&#xff01;&#xff01;&#xff01; 一、方法&#xff1a; 1. 点击进入与官方客服的对话 2. 按要求输入个人信息 3. 输入遇到的问题 比如&#xff1a; 主题&#xff1a;The Current Status is jammed. 详细描述&#xff1a;The Current State o…
最新文章