Deposition of fibrous nanostructure by ultrafast laser ablation
Notice bibliographique
Résumé
This research work demonstrated that laser-induced reverse transfer (LIRT) can be used for controllable site-specific deposition of fibrous nanostructure. The LIRT method makes it possible to generate and deposit the fibrous nanostructure of a wide variety of materials on a transparent acceptor in a single-step process at an ambient condition. The deposition of fibrous nanostructures was conducted using ultrafast laser ablation of silicon and aluminum targets placed behind a glass acceptor. Femtosecond laser pulses pass through the transparent acceptor and hit the bulk donor. Consequently a mass quantity of nanoparticles ablates from the donor and then aggregates and forms a porous fibrous nanostructure on the transparent acceptor. Our experiments demonstrated that the gap between the target and the glass acceptor was critical in the formation and accumulation of nanofibers and it determines the density of the formed nanostructure. The formation mechanism of the nanostructures can be explained by the well-established theory of vapor condensation within the plume induced by ultrafast laser ablation. Experimental results also show that the length of the nanostructure can be controlled by the gap between the target and glass acceptor. Lastly, energy-dispersive x-ray spectroscopy (EDS) analysis shows the oxygen concentration in the nanofibrous structure which is associated with oxidation of ablated material at ambient atmosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».