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Enregistrement W1495420130 · doi:10.2320/matertrans.mi201406

Synthesis with Glucose Reduction Method and Low Temperature Sintering of Ag-Cu Alloy Nanoparticle Pastes for Electronic Packaging

2015· article· en· W1495420130 sur OpenAlexaff
Dongyue Zhang, Guisheng Zou, Lei Liu, Yingchuan Zhang, Yu Chen, Hailin Bai, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueMATERIALS TRANSACTIONS · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Automotive Safety and EnergyHarbin Institute of TechnologyTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSinteringAlloyNanoparticleCopperReducing agentMetallurgyElectrochemistryShear strength (soil)Chemical engineeringComposite materialNanotechnologyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metallic nanoparticle paste is receiving great interests recently because it is a potential interconnect material which can perform joining at low temperature and serves at high temperature. The nano-Ag paste and nano-Cu paste have been the hot areas of research, whereas the high cost and low resistance of electrochemical migration of the former and the relatively low anti-oxidation property of the latter limit their applications. In this study, Ag-Cu alloy nanoparticles with the size of 20–50 nm were synthesized with glucose as the reducing agent and NaOH as accelerator. The Ag-Cu nanoparticle paste showed no oxidation after sintering up to 350°C in the air, indicating that the antioxidant capacity was superior to that of the mechanically mixed Ag nanoparticles and Cu nanoparticles. In addition, the electrochemical migration resistance of the sintered Ag-Cu alloy pastes was better than that of the Ag nanoparticle paste. This paste can be used to effectively bond silver-plated copper bulks with maximum shear strength of 35 MPa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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