MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2006601643 · doi:10.1088/0957-4484/23/6/065304

Automated nanomanipulation for nanodevice construction

2012· article· en· W2006601643 sur OpenAlexafffund
Yan Liang Zhang, Jason Li, Steve To, Yong Zhang, Xutao Ye, Lidan You, Yu Sun

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanowireMaterials scienceNanodeviceNanotechnologyPhotolithographyMicrofabricationWaferFabricationField-effect transistorContact printBridging (networking)TransistorLithographyOptoelectronicsComputer scienceVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanowire field-effect transistors (nano-FETs) are nanodevices capable of highly sensitive, label-free sensing of molecules. However, significant variations in sensitivity across devices can result from poor control over device parameters, such as nanowire diameter and the number of electrode-bridging nanowires. This paper presents a fabrication approach that uses wafer-scale nanowire contact printing for throughput and uses automated nanomanipulation for precision control of nanowire number and diameter. The process requires only one photolithography mask. Using nanowire contact printing and post-processing (i.e. nanomanipulation inside a scanning electron microscope), we are able to produce devices all with a single-nanowire and similar diameters at a speed of ~1 min/device with a success rate of 95% (n = 500). This technology represents a seamless integration of wafer-scale microfabrication and automated nanorobotic manipulation for producing nano-FET sensors with consistent response across devices.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetNanowire Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207