Silver Nanowire Layer-by-Layer Films as Substrates for Surface-Enhanced Raman Scattering
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the fabrication of highly stable, surface-enhanced Raman scattering (SERS) active dendrimer/silver nanowire layer-by-layer (LBL) films is reported. Ag nanowires, approximately 100 nm in diameter, were produced in solution and transferred, using the LBL technique, onto a single fifth-generation DAB-Am dendrimer layer on a glass substrate. The Ag nanowires, and the resulting LBL films were characterized using UV-visible surface plasmon absorbance, while the LBL films were further characterized by atomic force microscopy measurements and surface-enhanced Raman and resonance Raman scattering of several analytes. The dendrimer was found to effectively immobilize the Ag nanowires with increased control over spacing and aggregation of the particles. These films are shown to be excellent substrates for SERS/SERRS measurements, demonstrating significant enhancement, and trace detection capability. Several trial analytes were tested using a variety of excitation energies, and results confirmed effective enhancement of Raman signals throughout the visible range (442-785 nm) with different molecules. Analytes were deposited onto the enhancing Ag nanowire LBL films surface using both casting and Langmuir-Blodgett monolayer transferring techniques.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».