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Enregistrement W2077789653 · doi:10.1149/1.3503355

Pulsed Electric Fields for Fabrication of Copper/Carbon Nanotube and Carbon Nanotube Films

2010· article· en· W2077789653 sur OpenAlexaff
Heather McCrabb, E. J. Taylor, Maria Inman, Christie L. H. Devlin, Matthew Leines

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésCarbon nanotubeMaterials scienceCarbon nanotube actuatorsNanotechnologyFabricationElectrophoretic depositionElectric fieldDeposition (geology)Carbon nanotube quantum dotElectronic circuitCarbon nanotube field-effect transistorPotential applications of carbon nanotubesNanotubePulse (music)OptoelectronicsCopperLayer (electronics)VoltageOptical properties of carbon nanotubesElectrical engineeringMetallurgyEngineeringField-effect transistorTransistorCoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To meet the demands of future interconnects on integrated circuits, a pulse/pulse reverse electrocodeposition process for depositing copper/carbon nanotube composites and a pulse/pulse reverse electrophoretic deposition process for depositing stand alone carbon nanotubes is being developed. Traditionally, electrocodeposition and electrophoretic deposition processes are achieved using direct current. The addition of the pulsed electric field provides an improved level of processing control through the optimization of the pulse parameters in conjunction with boundary layer and feature size considerations. This paper will discuss the results obtained to date and provide a path forward for the technology.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,787

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2010
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Résumé présentoui

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