Plasmon mediated polymerization on the surface of silver nanoparticles for advancements in photolithographic patterning
Notice bibliographique
Résumé
Metal nanoparticles and their plasmon excitation have been used to enhance spectroscopic transitions and chemistry on metal nanoparticle surfaces. The size and shape of the enhancement area around the nanoparticles is dependant on the size, shape, dielectric constant of the matrix and the metal. We have recently reported on the use of plasmon excitation to induce acrylic polymerization on the surface of silver nanoparticles and have made ~10 nm polymer features far below the diffraction limit using visible LED irradiation. The acrylic polymerization takes advantage of plasmon enhanced excitation of azo photoinitiators in the vicinity of nanoparticles, causing cross-linking only in the enhancement region. The formation of a cross-linked polymer on the surface of the particles causes a solubility switch, where the regions unaffected by irradiation remain soluble and can be selectively washed away leaving behind the AgNP with a polymer coating. Plasmon excitation also generates a large local temperature gradients on the surface of nanoparticles and a measureable macroscopically amount of heat. The heat generated near the surface of particles can also be used to induce thermal processes with high spatial control. This spatial and temporal control over localized heating can also be used to initiate chemistry on the surface of particles relevant to the next generation of photolithography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».