Preparation of nanowire specimens for laser-assisted atom probe tomography
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.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».