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Enregistrement W2019179123 · doi:10.1117/12.479538

F 2 -laser micropatterning of chrome-coated CaF 2 for vacuum-ultraviolet masks

2003· article· en· W2019179123 sur OpenAlexafffund
A. Yick, Jianzhao Li, Peter R. Herman

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMaterials scienceMicropatterningLaserLithographyLaser ablationFluenceUltravioletPhotolithographyOpticsLaser beam machiningOptoelectronicsAblationExtreme ultraviolet lithographyNanotechnologyLaser beams

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chrome-on-quartz optics serve multi-functions including high-resolution masks for UV lithography. At the next node down, F<sub>2</sub>-laser lithography demands alternate high-transparency substrates such as wide-bandgap CaF<sub>2</sub>. We present here a direct-write method of F<sub>2</sub>-laser ablation for selective removal of 110-nm thick chrome films on CaF<sub>2</sub> and SiO<sub>2</sub> (fused silica) substrates. Laser-processing parameters are presented for micropatterning of the chrome film with minimal damage to the underlying substrates. Damage thresholds, ablations rates, incubation processes, and surface morphology of the chrome and CaF<sub>2</sub> are described together with methods that reduce ablation debris and collateral damage. Laser-patterned masks are tested in a 157-nm optical projection system at 30-mJ/cm<sup>2</sup> fluence for sub-micron laser structuring of glass and other materials.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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