The Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub> nanoparticle doping effect in liquid crystal on electrical and dielectric properties
Notice bibliographique
Résumé
Fe3O4 nanoparticles were doped into E63 coded liquid crystal (LC) with 0.1 wt% to investigate the effect of Fe3O4 on the electrical and dielectric properties of LC in a wide range of frequency, bias voltage, and illumination. The frequency, bias voltage, and illumination level dependence of the electrical and dielectric properties of pure E63 and doped mixture (E63–Fe3O4) has been investigated using the current–voltage (I–V) and admittance spectroscopy (C–V and G/ω–V) data in the frequency range of 10 kHz – 1 MHz at room temperature. Results show that the increment in current with Fe3O4 doping is due to the metallic nature of the Fe3O4 nanoparticles. The current switching voltage of reorientation is shifted to lower voltage values as a result of Fe3O4 doping. Same behavior is also observed with increasing illumination level. The polarization contribution of Fe3O4 doping is evident considering the values of [Formula: see text] at low frequencies. Moreover, depending on the existence of Fe3O4 doping agent, there is a split in σac–f plots where σac values increase with frequency, especially at high frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».