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Enregistrement W1998010357 · doi:10.1063/1.3664787

Prediction of atomic force microscope probe dynamics through the receptance coupling method

2011· article· en· W1998010357 sur OpenAlexafffund
Majid Mehrpouya, S. S. Park

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAUTO21 Network of Centres of ExcellenceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAtomic force microscopyMaterials scienceDisplacement (psychology)Non-contact atomic force microscopyCoupling (piping)Kelvin probe force microscopeScanning probe microscopyNanoscopic scaleFabricationNanotechnologyOpticsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased growth in the use of tip-based sensing, manipulations, and fabrication of devices in atomic force microscopy (AFM) necessitates the accurate prediction of the dynamic behavior of the AFM probe. The chip holder, to which the micro-sensing device is attached, and the rest of the AFM system can affect the overall dynamics of the probe. In order to consider these boundary effects, we propose a novel receptance coupling method to mathematically combine the dynamics of the AFM setup and probe, based on the equilibrium and compatibility conditions at the joint. Once the frequency response functions of displacement over force at the tool tip are obtained, the dynamic interaction forces between the tip and the sample in nanoscale can be determined by measuring the probe tip displacement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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