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Enregistrement W2022944483 · doi:10.1002/sca.20098

Dip Pen Nanolithography®: A “Desktop Nanofab™” Approach Using High‐Throughput Flexible Nanopatterning

2008· article· en· W2022944483 sur OpenAlexaff
Jason Haaheim, Omkar A. Nafday

Notice bibliographique

RevueScanning · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanolithographyDip-pen nanolithographyNanotechnologyComputer scienceSubstrate (aquarium)ThroughputMassively parallelMaterials scienceFabricationTelecommunicationsParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to perform controllable nanopatterning with a broad range of "inks" at ambient conditions is a key aspect of the dip pen nanolithography (DPN) technique. The traditional ink system to demonstrate DPN is n-alkanethiols on a gold substrate, but the DPN method has found numerous other applications since. This article is meant to outline recent advances in the DPN toolkit, both in terms of research and patterning technology, and to discuss applications of DPN as a viable nanofabrication method. We will summarize new DPN developments, and introduce our concept of the "Desktop Nanofab." In addition, we outline our efforts to commercialize DPN as a viable nanofabrication technique by demonstrating massively parallel nanopatterning with the 55,000 tip 2D nano PrintArray. This demonstrates our ability to overcome the serial nature of DPN patterning and enable high-throughput nanofabrication.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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