Preparation of nanowire specimens for laser-assisted atom probe tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The availability of reliable and well-engineered commercial instruments and data analysis software has led to development in recent years of robust and ergonomic atom-probe tomographs. Indeed, atom-probe tomography (APT) is now being applied to a broader range of materials classes that involve highly important scientific and technological problems in materials science and engineering. Dual-beam focused-ion beam microscopy and its application to the fabrication of APT microtip specimens have dramatically improved the ability to probe a variety of systems. However, the sample preparation is still challenging especially for emerging nanomaterials such as epitaxial nanowires which typically grow vertically on a substrate through metal-catalyzed vapor phase epitaxy. The size, morphology, density, and sensitivity to radiation damage are the most influential parameters in the preparation of nanowire specimens for APT. In this paper, we describe a step-by-step process methodology to allow a precisely controlled, damage-free transfer of individual, short silicon nanowires onto atom probe microposts. Starting with a dense array of tiny nanowires and using focused ion beam, we employed a sequence of protective layers and markers to identify the nanowire to be transferred and probed while protecting it against Ga ions during lift-off processing and tip sharpening. Based on this approach, high-quality three-dimensional atom-by-atom maps of single aluminum-catalyzed silicon nanowires are obtained using a highly focused ultraviolet laser-assisted local electrode atom probe tomograph.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle