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Enregistrement W2003420320 · doi:10.1088/0960-1317/19/6/065015

Solving the shrinkage-induced PDMS alignment registration issue in multilayer soft lithography

2009· article· en· W2003420320 sur OpenAlexafffund
Christopher Moraes, Yu Sun, Craig A. Simmons

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésFabricationPolydimethylsiloxaneMaterials scienceSoft lithographyLithographyMicrofabricationPhotolithographyOptoelectronicsNanotechnologyShrinkageComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shrinkage of polydimethylsiloxane (PDMS) complicates alignment registration between layers during multilayer soft lithography fabrication. This often hinders the development of large-scale microfabricated arrayed devices. Here we report a rapid method to construct large-area, multilayered devices with stringent alignment requirements. This technique, which exploits a previously unrecognized aspect of sandwich mold fabrication, improves device yield, enables highly accurate alignment over large areas of multilayered devices and does not require strict regulation of fabrication conditions or extensive calibration processes. To demonstrate this technique, a microfabricated Braille display was developed and characterized. High device yield and accurate alignment within 15 µm were achieved over three layers for an array of 108 Braille units spread over a 6.5 cm 2 area, demonstrating the fabrication of well-aligned devices with greater ease and efficiency than previously possible.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations80
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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